{"id":3424,"date":"2022-09-02T18:29:44","date_gmt":"2022-09-02T10:29:44","guid":{"rendered":"https:\/\/hfsecurity.cn\/?p=3424"},"modified":"2022-09-02T18:29:49","modified_gmt":"2022-09-02T10:29:49","slug":"what-is-facial-recognition-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hfsecurity.cn\/es\/que-es-el-sistema-de-reconocimiento-facial\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el sistema de reconocimiento facial?"},"content":{"rendered":"

El sistema de reconocimiento facial es una nueva tecnolog\u00eda biom\u00e9trica con tecnolog\u00eda de reconocimiento facial como n\u00facleo, y es una tecnolog\u00eda altamente sofisticada que hoy est\u00e1 siendo atacada en el campo cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico internacional.<\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n a la tecnolog\u00eda<\/h2>\n\n\n\n
La tecnolog\u00eda de reconocimiento facial se basa en las caracter\u00edsticas del rostro humano, en la imagen del rostro de entrada o en la transmisi\u00f3n de video. En primer lugar, determina si hay un rostro humano y, si lo hay, proporciona adem\u00e1s informaci\u00f3n sobre la posici\u00f3n, el tama\u00f1o y la ubicaci\u00f3n de cada \u00f3rgano facial importante. En un sentido amplio, el reconocimiento facial en realidad incluye una serie de tecnolog\u00edas relacionadas para construir sistemas de reconocimiento facial, incluida la adquisici\u00f3n de im\u00e1genes faciales, posicionamiento facial, preprocesamiento del reconocimiento facial, confirmaci\u00f3n de identidad y b\u00fasqueda de identidad, etc.; mientras que en un sentido estricto, el reconocimiento facial se refiere espec\u00edficamente a la tecnolog\u00eda o sistema para la confirmaci\u00f3n o b\u00fasqueda de identidad a trav\u00e9s de rostros.<\/p>\n\n\n\n
Las caracter\u00edsticas biom\u00e9tricas estudiadas por tecnolog\u00eda de reconocimiento biom\u00e9trico <\/a>incluyen rostro, huella digital, huella de la palma, iris, retina, voz (voz), forma del cuerpo, h\u00e1bitos personales (como la fuerza y la frecuencia de las pulsaciones del teclado, firma), etc. Las tecnolog\u00edas de reconocimiento correspondientes son el reconocimiento facial, el reconocimiento de huellas dactilares, la palma reconocimiento de impresi\u00f3n, reconocimiento de iris, reconocimiento de retina, reconocimiento de voz (el reconocimiento de voz se puede utilizar para el reconocimiento de identidad y tambi\u00e9n para el reconocimiento de contenido de voz, s\u00f3lo el primero pertenece a la tecnolog\u00eda de reconocimiento biom\u00e9trico), reconocimiento de la forma del cuerpo, reconocimiento de pulsaciones en el teclado, reconocimiento de firmas, etc.<\/p>\n\n\n\n
$\"Terminal$
Terminal del sistema de reconocimiento facial HFSecurity<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
En segundo lugar, el principio de la tecnolog\u00eda.<\/h2>\n\n\n\n
La tecnolog\u00eda de reconocimiento facial consta de tres partes.<\/p>\n\n\n\n
(1) Detecci\u00f3n de rostros<\/h3>\n\n\n\n
La detecci\u00f3n de rostros se refiere a determinar si existe una imagen de rostro en una escena din\u00e1mica con un fondo complejo y separar dicha imagen de rostro. Generalmente existen varios m\u00e9todos, como se indica a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\u2460M\u00e9todo de plantilla de referencia<\/h3>\n\n\n\n
primero dise\u00f1e una plantilla o varias plantillas de caras est\u00e1ndar, luego calcule el grado de coincidencia entre las muestras de la colecci\u00f3n de prueba y las plantillas est\u00e1ndar, y determine la presencia de caras mediante umbrales.<\/p>\n\n\n\n
\u2461M\u00e9todo de regla facial<\/h3>\n\n\n\n
Dado que las caras tienen ciertas caracter\u00edsticas de distribuci\u00f3n estructural, el llamado m\u00e9todo de regla de caras extrae estas caracter\u00edsticas para generar las reglas correspondientes para determinar si las muestras de prueba contienen caras.<\/p>\n\n\n\n
\u2462M\u00e9todo de aprendizaje de muestra<\/h3>\n\n\n\n
Este m\u00e9todo, es decir, utiliza el m\u00e9todo de red neuronal artificial en el reconocimiento de patrones, es decir, genera clasificadores aprendiendo del conjunto de muestras de rostros y del conjunto de muestras de no rostros.<\/p>\n\n\n\n
(iv) M\u00e9todo del modelo de color de piel<\/p>\n\n\n\n
Este m\u00e9todo se basa en la ley de concentraci\u00f3n relativa de la distribuci\u00f3n del color de la piel del rostro en el espacio de color para la detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\n<\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">(2) Seguimiento facial<\/h2>\n\n\n\n<p>El seguimiento de rostros se refiere al seguimiento din\u00e1mico de objetivos de los rostros detectados. Espec\u00edficamente, se utiliza un enfoque basado en modelos o un enfoque combinado basado en movimiento y basado en modelos. Adem\u00e1s, el uso del seguimiento del modelo de color de piel no es un medio sencillo y eficaz.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">(3) Comparaci\u00f3n de caras<\/h2>\n\n\n\n<p>La comparaci\u00f3n de rostros es la identificaci\u00f3n de la imagen del rostro detectada o la b\u00fasqueda de objetivos en la biblioteca de im\u00e1genes del rostro. De hecho, significa que la imagen de la cara muestreada se compara con la imagen de la cara original y la mejor coincidencia se encuentra principalmente utilizando dos m\u00e9todos de descripci\u00f3n: vector de caracter\u00edsticas y plantilla de patr\u00f3n de cara.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u2460 M\u00e9todo de vector de caracter\u00edsticas<\/h3>\n\n\n\n<p>Este m\u00e9todo consiste en determinar el tama\u00f1o, la posici\u00f3n, la distancia y otros atributos de los contornos faciales del iris, la nariz, las comisuras de la boca y otras im\u00e1genes faciales antes de calcular sus caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas, que forman un vector de caracter\u00edsticas que describe la imagen facial.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u2461M\u00e9todo de plantilla de patr\u00f3n de cara<\/h3>\n\n\n\n<p>Este m\u00e9todo consiste en almacenar una cantidad de plantillas de rostros est\u00e1ndar o plantillas de \u00f3rganos de rostros en la biblioteca y hacer coincidir todos los p\u00edxeles de la imagen de rostros muestreados con todas las plantillas de la biblioteca utilizando la m\u00e9trica de correlaci\u00f3n normalizada al realizar la comparaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Preprocesamiento de im\u00e1genes faciales<\/h2>\n\n\n\n<p>Preprocesamiento de im\u00e1genes faciales: el preprocesamiento de im\u00e1genes para rostros es el proceso de procesar im\u00e1genes en funci\u00f3n de los resultados de la detecci\u00f3n de rostros y, finalmente, servir para la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas. La imagen original adquirida por el sistema a menudo no se puede utilizar directamente debido a diversas condiciones e interferencias aleatorias, y debe preprocesarse con correcci\u00f3n de escala de grises, filtrado de ruido y otros preprocesamientos de im\u00e1genes en la etapa inicial del procesamiento de im\u00e1genes. Para las im\u00e1genes de rostros, el proceso de preprocesamiento incluye principalmente compensaci\u00f3n de luz, transformaci\u00f3n en escala de grises, ecualizaci\u00f3n de histograma, normalizaci\u00f3n, correcci\u00f3n geom\u00e9trica, filtrado y nitidez de im\u00e1genes de rostros.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de im\u00e1genes faciales<\/h2>\n\n\n\n<p>Extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas de im\u00e1genes faciales: las caracter\u00edsticas que se pueden utilizar en el sistema de reconocimiento facial generalmente se dividen en caracter\u00edsticas visuales, caracter\u00edsticas estad\u00edsticas de p\u00edxeles, caracter\u00edsticas de coeficiente de transformaci\u00f3n de im\u00e1genes faciales, caracter\u00edsticas algebraicas de im\u00e1genes faciales, etc. La extracci\u00f3n de rasgos faciales se realiza para ciertos rasgos del rostro. La extracci\u00f3n de rasgos faciales, tambi\u00e9n conocida como caracterizaci\u00f3n facial, es el proceso de modelado de rasgos de un rostro humano. Los m\u00e9todos de extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas faciales se resumen en dos categor\u00edas principales: una son los m\u00e9todos de caracterizaci\u00f3n basados en el conocimiento; el otro son los m\u00e9todos de caracterizaci\u00f3n basados en caracter\u00edsticas algebraicas o aprendizaje estad\u00edstico.<\/p>\n\n\n\n\n\n<p>Los m\u00e9todos de caracterizaci\u00f3n basados en el conocimiento se basan principalmente en las descripciones de la forma de los \u00f3rganos de la cara y las caracter\u00edsticas de distancia entre ellos para obtener datos de caracter\u00edsticas que pueden ayudar a la clasificaci\u00f3n de la cara, y sus componentes de caracter\u00edsticas generalmente incluyen la distancia euclidiana, la curvatura y el \u00e1ngulo entre puntos de caracter\u00edsticas. El rostro humano consta de partes como ojos, nariz, boca y barbilla, etc. Las descripciones geom\u00e9tricas de estas partes y las relaciones estructurales entre ellas se pueden utilizar como caracter\u00edsticas importantes para el reconocimiento facial, y estas caracter\u00edsticas se denominan caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas. La caracterizaci\u00f3n de rostros basada en el conocimiento incluye principalmente m\u00e9todos basados en caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas y m\u00e9todos de coincidencia de plantillas.<\/p>\n\n\n\n<p>Los sistemas de reconocimiento facial, que utilizan ampliamente algoritmos de an\u00e1lisis de caracter\u00edsticas de \u00e1rea, integran tecnolog\u00eda de procesamiento de im\u00e1genes por computadora y principios de bioestad\u00edstica en uno, utilizan tecnolog\u00eda de procesamiento de im\u00e1genes por computadora para extraer puntos caracter\u00edsticos de retratos de videos y utilizan principios de bioestad\u00edstica para analizar y establecer modelos matem\u00e1ticos, tienen un amplio desarrollo. prospecto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Aplicaciones<\/h2>\n\n\n\n<p>El uso de sistemas de reconocimiento facial por parte del gobierno mexicano puede describirse como uno de los usos m\u00e1s innovadores de esta tecnolog\u00eda, y la utilizan para identificar votantes fraudulentos (mediante registro duplicado). Para controlar los resultados electorales, las personas se registran varias veces con diferentes nombres para poder votar varias veces. No es f\u00e1cil encontrar a estas personas utilizando m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<p>Mucha gente no va a las ventanillas de los bancos a retirar dinero, sino que utiliza los cajeros autom\u00e1ticos. El reconocimiento facial elimina la posibilidad de actividad delictiva.<\/p>\n\n\n\n<p>Con la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial, los funcionarios pueden encontrar votantes registrados duplicados buscando im\u00e1genes faciales en la base de datos de votantes. Comparan las nuevas im\u00e1genes con los registros archivados para encontrar personas que est\u00e9n intentando registrarse usando varios nombres. Esta tecnolog\u00eda se utiliz\u00f3 en las elecciones presidenciales de M\u00e9xico de 2000 y se espera que pronto se aplique a las elecciones locales.<\/p>\n\n\n\n<p>Otras posibles aplicaciones incluyen la seguridad en cajeros autom\u00e1ticos y durante los retiros de efectivo. El software puede verificar r\u00e1pidamente el rostro de un cliente. Con el consentimiento del usuario, el cajero autom\u00e1tico o mostrador de retiro toma una fotograf\u00eda digital del cliente. Luego, el software FaceIt utiliza esa foto para generar una huella facial, evitando el robo de identidad del cliente y transacciones fraudulentas. Con el uso de software de reconocimiento facial, no es necesario utilizar un documento de identidad, una tarjeta bancaria o un n\u00famero de identificaci\u00f3n personal (PIN) para confirmar la identidad de un cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta tecnolog\u00eda biom\u00e9trica tambi\u00e9n se puede utilizar para proteger archivos inform\u00e1ticos. IBM ha incorporado esta tecnolog\u00eda en el protector de pantalla de sus port\u00e1tiles Thinkpad de las series A, T y X.<\/p>\n\n\n\n<p>Se puede utilizar software de reconocimiento facial para bloquear su computadora.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial se puede utilizar para proteger su informaci\u00f3n privada, es f\u00e1cil piratear un sistema y obtener acceso a su privacidad simplemente tomando una fotograf\u00eda sin que usted se d\u00e9 cuenta. Como muchas otras tecnolog\u00edas en evoluci\u00f3n, la tecnolog\u00eda de reconocimiento facial, si bien tiene un potencial incre\u00edble, todav\u00eda tiene algunos defectos.<\/p>\n\n\n\n<p>El 5 de marzo de 2013, el gobernador del estado de Nueva York, Andrew Cuomo, anunci\u00f3 que el estado hab\u00eda utilizado tecnolog\u00eda de reconocimiento facial para investigar 13.000 casos de fraude de identidad, lo que result\u00f3 en 2.500 arrestos y 5.000 personas adicionales enfrentan investigaciones criminales. Las licencias de conducir y las tarjetas de identificaci\u00f3n estadounidenses las emite centralmente el Departamento de Veh\u00edculos Motorizados, y una licencia de autom\u00f3vil equivale a una tarjeta de identificaci\u00f3n. Seg\u00fan el gobierno del estado de Nueva York, a partir de 2010, el Departamento de Veh\u00edculos Motorizados del Estado de Nueva York utiliz\u00f3 tecnolog\u00eda de reconocimiento facial para cotejar todas las fotograf\u00edas de los solicitantes con m\u00e1s de 20 millones de fotograf\u00edas en su base de datos y encontr\u00f3 13.000 licencias de conducir o tarjetas de identificaci\u00f3n sospechosas, con algunas personas incluso tienen varias tarjetas de identificaci\u00f3n con diferentes nombres al mismo tiempo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1500\" height=\"2000\" src=\"https:\/\/hfsecurity.cn\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/RA08T\u7528\u4e8e\u524d\u53f0-edited.jpg\" alt=\"Aplicaci\u00f3n del sistema de reconocimiento facial HFSecurity\" class=\"wp-image-3427\" srcset=\"https:\/\/hfsecurity.cn\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/RA08T\u7528\u4e8e\u524d\u53f0-edited.jpg 1500w, https:\/\/hfsecurity.cn\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/RA08T\u7528\u4e8e\u524d\u53f0-edited-225x300.jpg 225w, https:\/\/hfsecurity.cn\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/RA08T\u7528\u4e8e\u524d\u53f0-edited-768x1024.jpg 768w, https:\/\/hfsecurity.cn\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/RA08T\u7528\u4e8e\u524d\u53f0-edited-1152x1536.jpg 1152w, https:\/\/hfsecurity.cn\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/RA08T\u7528\u4e8e\u524d\u53f0-edited-600x800.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 1500px) 100vw, 1500px\" \/><figcaption>Aplicaci\u00f3n del sistema de reconocimiento facial HFSecurity<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Julio de 2013. Una empresa finlandesa lanz\u00f3 el primer sistema de pago \u201cfacial\u201d del mundo. Al pagar, los consumidores simplemente miran una c\u00e1mara en la pantalla del POS en la caja registradora, y el sistema autom\u00e1ticamente toma una foto, escanea el rostro del consumidor y luego hace clic en la pantalla t\u00e1ctil para confirmar la transacci\u00f3n despu\u00e9s de que se muestra la informaci\u00f3n de identidad. No se requiere tarjeta de cr\u00e9dito, billetera ni tel\u00e9fono celular. Todo el proceso de transacci\u00f3n no supera los 5 segundos. Sin embargo, algunas personas creen que \u201cesta vez, normalmente basta con sacar la cartera\u201d. La startup finlandesa Uniqul ha solicitado una patente para este sistema de pago "rostro" basado en reconocimiento facial.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Face recognition system is a new biometric technology with face recognition technology as its core, and is a highly sophisticated technology that is being attacked in the international science and technology field today. Technology introduction Face recognition technology is based on the human face characteristics, to the input face image or video stream. 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En segundo lugar, el principio de la tecnolog\u00eda.<\/h2>\n\n\n\nLa tecnolog\u00eda de reconocimiento facial consta de tres partes.<\/p>\n\n\n\n

En segundo lugar, el principio de la tecnolog\u00eda.<\/h2>\n\n\n\n
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