Breve análisis de la tecnología de reconocimiento facial.
El reconocimiento facial es una tecnología biométrica basada en información de las características del rostro humano. Utiliza una cámara o una cámara para capturar una imagen o secuencia de video que contiene un rostro humano, y automáticamente detecta y rastrea el rostro en la imagen y realiza el procesamiento relacionado en el rostro detectado. El reconocimiento facial necesita acumular una gran cantidad de datos relacionados con imágenes faciales para validar el algoritmo y mejorar continuamente la precisión del reconocimiento.
Los sistemas de reconocimiento facial existentes pueden lograr resultados de reconocimiento satisfactorios en condiciones ideales de colaboración y adquisición de usuarios. Sin embargo, la tasa de reconocimiento de los sistemas existentes disminuirá repentinamente si los usuarios no cooperan y si las condiciones de adquisición no son ideales. Por ejemplo, al comparar un rostro con un rostro almacenado en el sistema, como afeitarse, cambiar de peinado, usar más anteojos o cambiar de expresión, la comparación puede fallar.
La tecnología de reconocimiento facial es uno de los algoritmos de análisis de características regionales ampliamente utilizados en tecnología biométrica, que integra la tecnología de procesamiento de imágenes por computadora y los principios de bioestadística en uno, utilizando tecnología de procesamiento de imágenes por computadora para extraer puntos característicos de la imagen humana del video y utilizando principios de bioestadística para analizar y establecer. modelos matemáticos, es decir, plantillas de características faciales. La plantilla de características faciales completa se utiliza para analizar las características con la imagen de la cara del sujeto y se proporciona un valor de similitud de acuerdo con el resultado del análisis. Este valor se utiliza para determinar si la persona es la misma.
La ventaja del reconocimiento facial reside en su naturalidad y en la ausencia de rasgos percibidos del individuo examinado. Por naturalidad entendemos que el método de reconocimiento es el mismo que los rasgos biométricos utilizados por los humanos en la identificación individual. Por ejemplo, el reconocimiento facial distingue a los individuos observando y comparando rostros y distinguiendo identidades, además del reconocimiento natural, así como el reconocimiento de voz, el reconocimiento del tipo de cuerpo, etc. El reconocimiento de huellas dactilares, el reconocimiento del iris, etc. no son naturales porque los humanos u otros organismos no distinguen a los individuos. por tales características biométricas. Las características no detectadas también son importantes en los métodos de reconocimiento, lo que los hace inofensivos y menos propensos a ser engañosos, ya que es menos probable que llamen la atención. El reconocimiento facial tiene características tales que utiliza luz visible exclusivamente para adquirir información sobre imágenes faciales, pero a diferencia del reconocimiento de huellas dactilares o del iris, que requieren el uso de sensores electrónicos de presión para capturar huellas dactilares, o luz infrarroja para capturar imágenes del iris, estos métodos de captura particulares son fácilmente detectados y, por lo tanto, más fáciles de falsificar mediante disfraces.
El reconocimiento facial se considera uno de los temas de investigación difíciles en el campo del reconocimiento biométrico e incluso de la inteligencia artificial. La dificultad del reconocimiento facial se debe principalmente a las características del rostro como rasgo biométrico, donde las diferencias entre diferentes individuos son muy pequeñas y la estructura del rostro es similar, incluso la estructura y forma de los órganos de la cara son muy similares. y esta característica es beneficiosa para el uso de la localización facial pero no para el reconocimiento facial. La forma del rostro humano es muy inestable y las personas pueden producir muchas expresiones mediante los cambios del rostro, y la imagen visual del rostro cambia mucho en diferentes ángulos de observación. Además, el reconocimiento facial se ve afectado por muchos factores, como las condiciones de iluminación, la máscara del rostro, la edad, etc.
En el reconocimiento facial, un tipo de variación debe ampliarse para que sirva como criterio para distinguir individuos, mientras que otro tipo de variación debe eliminarse porque pueden representar al mismo individuo. Un tipo de variación suele denominarse variación interclase y el otro variación intraclase. Para los rostros, la variación intraclase tiende a ser mayor que la variación interclase, lo que hace difícil distinguir a los individuos por variación interclase con la interferencia de la variación intraclase. El reconocimiento facial se utiliza principalmente para el reconocimiento de identidad. Debido a la rápida popularidad de la videovigilancia, muchas aplicaciones de videovigilancia necesitan con urgencia una tecnología de identificación rápida estatal no cooperativa y de larga distancia para confirmar rápidamente la identidad del personal remoto y lograr una advertencia inteligente. La tecnología de reconocimiento facial es sin duda una buena opción. El uso de tecnología de detección rápida de rostros puede encontrar rostros a partir de imágenes de video de vigilancia en tiempo real y compararlos con la base de datos de rostros en tiempo real, logrando así una identificación rápida.
Ventajas de la tecnología de reconocimiento facial
Como tecnología de identificación biométrica emergente (biometría), la tecnología de reconocimiento facial tiene ventajas únicas en su aplicación en comparación con el reconocimiento del iris, el escaneo de huellas dactilares, el escaneo de la palma y otras tecnologías: fácil de usar, alta aceptación por parte del usuario. La tecnología de reconocimiento facial utiliza una cámara universal como información de reconocimiento. dispositivo de adquisición para completar el proceso de reconocimiento sin contacto sin que el objeto de reconocimiento note el proceso de reconocimiento. La excelente e intuitiva tecnología de reconocimiento facial se basa en la imagen del rostro humano, y el rostro humano es sin duda la fuente de información más intuitiva que puede discriminarse a simple vista, lo cual es conveniente para la confirmación y auditoría manual y para "juzgar a las personas por su apariencia". ”está en línea con la ley del conocimiento humano. Alta precisión y velocidad de reconocimiento En comparación con otras tecnologías biométricas, la precisión del reconocimiento de la tecnología de reconocimiento facial es de alto nivel y la tasa de reconocimiento falso y de rechazo es baja.
En aplicaciones con altos requisitos de seguridad, la tecnología de reconocimiento facial requiere que el objeto de reconocimiento esté físicamente presente en el sitio de reconocimiento, lo que dificulta que otros lo falsifiquen. La capacidad única de discriminación activa de la tecnología de reconocimiento facial garantiza que otros no puedan engañar al sistema de reconocimiento con fotografías, marionetas o figuras de cera inactivas. Esto es difícil de lograr con tecnologías biométricas como las huellas dactilares. Por ejemplo, la identidad de un usuario legítimo puede ser suplantada mediante un dedo amputado de un usuario legítimo sin que el sistema de identificación pueda detectarlo. El equipo utilizado por la tecnología de reconocimiento facial es una PC general, una cámara y otros equipos convencionales, debido a que la computadora, el sistema de monitoreo de televisión de circuito cerrado, etc., se han utilizado ampliamente, por lo que la mayoría de los usuarios usan la tecnología de reconocimiento facial sin agregar muchos elementos especiales. equipo, protegiendo así no sólo la inversión original del usuario sino también ampliando la función del equipo existente del usuario, para satisfacer las necesidades de seguridad del usuario.
La información básica que es fácil de obtener es la tecnología de reconocimiento facial que se basa en la fotografía del rostro o en la imagen del rostro tomada en tiempo real, por lo que es sin duda la más fácil de obtener. Bajo costo, fácil de promover el uso de la tecnología de reconocimiento facial porque el uso de equipos generales convencionales, el precio está en el rango aceptable para el usuario general, en comparación con otras tecnologías biométricas, los productos de reconocimiento facial tienen una relación rendimiento-precio muy alta. En resumen, la tecnología de reconocimiento facial es una tecnología de identificación biométrica rentable, de alta precisión, fácil de usar, de alta estabilidad, difícil de falsificar y con perspectivas de aplicación de mercado extremadamente amplias.
Desventajas de la tecnología de reconocimiento facial
El reconocimiento facial se considera uno de los temas de investigación más difíciles en el campo del reconocimiento biométrico e incluso en el campo de la inteligencia artificial. Las dificultades del reconocimiento facial se deben principalmente a las características del rostro como rasgo biométrico. La similitud no es muy diferente entre diferentes individuos, todos los rostros tienen estructuras similares e incluso la apariencia estructural de los órganos faciales es similar. Tales características son ventajosas para la localización mediante la cara, pero desfavorables para la diferenciación de individuos humanos mediante la cara. Además, el reconocimiento facial se ve afectado por muchos factores, como las condiciones de iluminación (p. ej., día y noche, interior y exterior, etc.), muchas formas de cubrir la cara (p. ej., máscaras, gafas de sol, cabello, barba, etc.) y edad.
En el reconocimiento facial, se supone que la primera clase de variaciones debe ampliarse y usarse como criterio para distinguir individuos, mientras que la segunda clase de variaciones debe eliminarse porque pueden representar al mismo individuo. El primer tipo de variación suele denominarse variación interclase, mientras que el segundo tipo de variación se denomina variación intraclase. Para los rostros, la variación intraclase es a menudo mayor que la variación interclase, lo que hace excepcionalmente difícil distinguir a los individuos que utilizan la variación interclase cuando les perturba la variación intraclase.
Proceso de tecnología de reconocimiento facial.
El sistema de reconocimiento facial incluye principalmente cuatro componentes, que son: adquisición y detección de imágenes faciales, preprocesamiento de imágenes faciales, extracción de características de imágenes faciales y comparación y reconocimiento.
1. Adquisición de imágenes faciales:
Se pueden capturar diferentes imágenes de rostros a través de la lente de la cámara, como imágenes estáticas, imágenes dinámicas, diferentes posiciones, diferentes expresiones y otros aspectos. Cuando el usuario está dentro del alcance de disparo del dispositivo de adquisición, el dispositivo de adquisición buscará y tomará automáticamente la imagen de la cara del usuario. Detección de rostros: la detección de rostros se utiliza principalmente en la práctica para el preprocesamiento del reconocimiento de rostros, es decir, para calibrar con precisión la posición y el tamaño de un rostro en una imagen. La imagen de la cara contiene características de patrones enriquecidos, como características de histograma, características de color, características de plantilla, características de estructura y características de Haar. La detección de rostros consiste en seleccionar la información útil de estos y utilizar estas funciones para lograr la detección de rostros.
2. Preprocesamiento de imágenes faciales:
El preprocesamiento de imágenes para rostros es el proceso de procesar imágenes en función de los resultados de la detección de rostros y, finalmente, servir para la extracción de características. La imagen original adquirida por el sistema a menudo no se puede utilizar directamente debido a diversas condiciones e interferencias aleatorias, y debe preprocesarse en una etapa temprana del procesamiento de la imagen, como la corrección de escala de grises, el filtrado de ruido y otros preprocesamientos de la imagen. Para las imágenes de rostros, el proceso de preprocesamiento incluye principalmente compensación de luz, transformación en escala de grises, ecualización de histograma, normalización, corrección geométrica, filtrado y nitidez de imágenes de rostros. 3.
Extracción de características de imágenes faciales: las características que se pueden utilizar en el sistema de reconocimiento facial generalmente se dividen en características visuales, características estadísticas de píxeles, características de coeficiente de transformación de imágenes faciales, características algebraicas de imágenes faciales, etc. La extracción de rasgos faciales se realiza para ciertos rasgos del rostro. La extracción de rasgos faciales, también conocida como caracterización facial, es el proceso de modelado de rasgos faciales. Los métodos de extracción de características faciales se resumen en dos categorías: una son los métodos de caracterización basados en el conocimiento; el otro son los métodos de caracterización del aprendizaje estadístico o basados en características algebraicas.
Coincidencia y reconocimiento de imágenes faciales: los datos de características extraídos de la imagen de la cara se buscan y se comparan con la plantilla de características almacenada en la base de datos estableciendo un valor umbral, y cuando la similitud excede este valor umbral, se genera el resultado coincidente. El reconocimiento facial consiste en comparar las características de la cara a reconocer con la plantilla de características de la cara obtenida y juzgar la información de identidad de la cara de acuerdo con el grado de similitud. Este proceso se divide en dos categorías: confirmación, que es un proceso de comparación de imágenes uno a uno, y reconocimiento, que es un proceso de comparación de coincidencias de imágenes uno a muchos.
Áreas de aplicación de la tecnología de reconocimiento facial.
Con la investigación en profundidad de la tecnología inteligente, el término reconocimiento facial aparece cada vez con más frecuencia en nuestras vidas. Tecnología de reconocimiento facial, una tecnología biométrica basada en la información de los rasgos del rostro humano para el reconocimiento de identidad. Una serie de tecnologías relacionadas que utilizan una cámara o una cámara para capturar imágenes o secuencias de video que contienen rostros humanos y detectar y rastrear automáticamente rostros humanos en las imágenes, y luego realizar el reconocimiento facial en los rostros detectados, a menudo también se denominan reconocimiento de retratos y reconocimiento facial. reconocimiento. Entonces, ¿cuántas personas entienden cuán amplio es el rango de aplicación de la tecnología de reconocimiento facial? Hoy, Lupin Chief te lleva a comprender lo siguiente.
Seguridad Pública Investigación Criminal y Resolución de Delitos
Busque la existencia de información básica de la población clave en la base de datos consultando los datos del retrato de destino. Por ejemplo, instalar sistemas en aeropuertos o estaciones para atrapar a los delincuentes en libertad.
Control de Acceso Facial.
Las áreas seguras se pueden identificar mediante el reconocimiento facial de quienes intentan ingresar. Los sistemas de reconocimiento facial se pueden utilizar para seguridad corporativa y residencial y control de acceso, reconocimiento facial, como sistema de asistencia de control de acceso por reconocimiento facial, puertas de seguridad con reconocimiento facial, etc. El control de acceso por reconocimiento facial se basa en tecnología avanzada de reconocimiento facial, combinada con una identificación madura. tecnología de identificación de tarjetas y huellas dactilares y el lanzamiento de productos de control de acceso seguros y prácticos. El producto adopta un diseño dividido, la recopilación de información facial, de huellas dactilares y de tarjetas de identificación y reconocimiento de información biológica y control de acceso dentro y fuera de la separación, alta practicidad, seguridad y confiabilidad. El sistema adopta la transmisión de cifrado de información de red, admite control y administración remotos y puede usarse ampliamente en bancos, militares, fiscalías y leyes, edificios inteligentes y otras áreas clave de control de seguridad de control de acceso.
Sistema de vigilancia con cámara
Se puede utilizar para vigilar multitudes en lugares públicos como aeropuertos, estadios y supermercados, por ejemplo, instalando sistemas de vigilancia en los aeropuertos para evitar el embarque de terroristas. Por ejemplo, los cajeros automáticos de los bancos, donde se roban las tarjetas y contraseñas de los usuarios, pueden ser utilizados por otras personas para retirar dinero en efectivo de forma fraudulenta. La aplicación simultánea de reconocimiento facial evitará que esto suceda.
Aplicación web
Uso del reconocimiento facial para ayudar en los pagos de la red de tarjetas de crédito para evitar que los propietarios de tarjetas que no sean de crédito utilicen tarjetas de crédito, etc., como inicio de sesión en computadora, gobierno electrónico y comercio electrónico. En el comercio electrónico, todas las transacciones se realizan en línea, y muchos procesos de aprobación en el gobierno electrónico se han trasladado en línea. Y actualmente, la autorización de transacciones o aprobaciones se realiza mediante contraseñas. Si roban la contraseña, no hay garantía de seguridad. Si se utilizan elementos biométricos, es posible lograr la unificación de la identidad digital y la identidad real del interesado en Internet. Por lo tanto, la confiabilidad de los sistemas de comercio electrónico y gobierno electrónico aumentará considerablemente.
Pago en red con tarjeta de crédito
Utilice el reconocimiento facial para ayudar en los pagos de la red de tarjetas de crédito y evitar que los propietarios de tarjetas que no sean de crédito utilicen tarjetas de crédito, etc.
Reconocimiento de identidad
como pasaportes electrónicos y documentos de identidad. Esta es quizás la mayor aplicación del futuro. La OACI ha hecho obligatorio para sus 118 países miembros el uso de pasaportes legibles por máquina desde el 1 de abril de 2010, siendo el reconocimiento facial el primer modo de identificación, y el requisito se ha convertido en un estándar internacional. Estados Unidos ya exige a los países con los que tiene acuerdos de exención de visa que utilicen un sistema de pasaporte electrónico que incorpore características biométricas como huellas dactilares faciales a partir del 26 de octubre de 2006, y a finales de 2006 más de 50 países habían implementado dicho sistema.
La Administración de Seguridad del Transporte (TSA) de EE. UU. planea implementar un documento de viaje nacional universal basado en biometría en todo Estados Unidos. Muchos países europeos están planificando o implementando programas similares para identificar y gestionar las actividades de los viajeros con documentos biométricos. La vigilancia de multitudes se puede llevar a cabo en lugares públicos como aeropuertos, estadios y supermercados, por ejemplo, instalando sistemas de vigilancia en los aeropuertos para evitar el embarque de terroristas. Por ejemplo, los cajeros automáticos de los bancos, donde se roban las tarjetas y contraseñas de los usuarios, pueden ser utilizados por otras personas para retirar dinero en efectivo de forma fraudulenta. Aplicar el reconocimiento facial al mismo tiempo evitará esta situación. Buscar la presencia de información básica de la población clave en la base de datos consultando los datos del retrato objetivo. Por ejemplo, instalar sistemas en aeropuertos o estaciones para atrapar a los delincuentes en libertad.
Cámaras digitales
Tecnología de enfoque automático de rostros y obturador de caras sonrientes: en primer lugar, captura de rostros. Determina según las partes de la cabeza humana, primero determina la cabeza, luego juzga las características de la cabeza, como los ojos y la boca, y confirma que es un rostro humano comparando la biblioteca de características para completar la captura del rostro. Luego, la cara se utiliza como enfoque para el enfoque automático, lo que puede mejorar enormemente la claridad de las fotografías tomadas. La tecnología del obturador de emoticonos se basa en el reconocimiento facial, completa la captura del rostro y luego comienza a juzgar el grado de curvatura hacia arriba de la boca y el grado de curvatura hacia abajo de los ojos para determinar si se trata de una sonrisa. Toda la captura y comparación anterior se realiza en el caso de comparar bibliotecas de características, por lo que las bibliotecas de características son la base, que tienen varios datos típicos de características faciales y sonrientes.
Aplicaciones de entretenimiento
La tecnología de reconocimiento facial se usa ampliamente en la vida diaria, como tomas de cámara, comparación de imágenes, etc. Especialmente en los últimos dos años, los programas de citas están en pleno apogeo, entre los cuales el segmento de mejores caras de pareja en Love Connection de Zhejiang TV utiliza tecnología de comparación de rostros. para probar la similitud de los rostros de los personajes principales masculinos y femeninos. Con el auge de Internet móvil, algunos desarrolladores de tecnología de reconocimiento facial han aplicado la tecnología al campo del entretenimiento, como la aplicación Happy Star Face, que calcula la similitud entre el personaje principal y la estrella de la foto basándose en el contorno. Color de piel, textura, textura, color, iluminación y otras características del rostro.
Sistema de pago
Julio de 2013. Una empresa finlandesa lanzó el primer sistema de pago mediante “deslizamiento facial” del mundo. Al pagar, los consumidores simplemente miran una cámara en la pantalla del POS en el mostrador de pago, y el sistema automáticamente toma una foto, escanea el rostro del consumidor y luego hace clic en la pantalla táctil para confirmar la transacción después de que se muestra la información de identidad. No se requiere tarjeta de crédito, billetera ni teléfono celular. Todo el proceso de transacción no supera los 5 segundos. Sin embargo, algunas personas creen que “esta vez, normalmente basta con sacar la cartera”.
Spanish 
English 
Arabic 
French 
Japanese 
Kazakh 
Korean 
Vietnamese 
