бетті тану жүйесі дегеніміз не

Бетті тану жүйесі - бұл жаңа биометриялық технология, оның негізі тұлғаны тану технологиясы және бүгінгі күні халықаралық ғылым мен технология саласында шабуылға ұшырап жатқан өте күрделі технология.

Технологиямен таныстыру

Бетті тану технологиясы адам бетінің сипаттамаларына, енгізілген бет кескініне немесе бейне ағынына негізделген. Біріншіден, ол адамның бет-бейнесі бар-жоғын анықтайды, ал егер адам беті бар болса, ол әр негізгі бет мүшелерінің орналасуын, өлшемін және орналасқан жері туралы ақпаратты береді. Кең мағынада бетті тану іс жүзінде бетті тану жүйесін құруға қатысты бірқатар технологияларды қамтиды, соның ішінде бет бейнесін алу, бетті позициялау, бетті тануды алдын ала өңдеу, жеке басын растау және жеке басын анықтау және т.б.; тар мағынада тұлғаны тану тұлғаны растау немесе тұлғаны тұлға арқылы анықтау технологиясына немесе жүйесіне қатысты.

зерттеген биометриялық ерекшеліктері биометриялық тану технологиясы бет, саусақ ізі, алақан ізі, ирис, көз торы, дауыс (дауыс), дене пішіні, жеке әдеттер (мысалы, пернетақтаны түртудің күші мен жиілігі, қолтаңба) және т.б. кіреді. Сәйкес тану технологиялары — бетті тану, саусақ ізін тану, алақан. басып шығаруды тану, иристі тану, көз торын тану, дауысты тану (дауысты тану жеке басын тану үшін де, дауыс мазмұнын тану үшін де қолданылуы мүмкін, тек біріншісі биометриялық тану технологиясына жатады), дене пішінін тану, пернетақтаны түрту арқылы тану, қолтаңбаны тану, т.б.

Екіншіден, технология принципі

Бетті тану технологиясы үш бөліктен тұрады.

(1) Бетті анықтау

Бетті анықтау күрделі фоны бар динамикалық көріністе бет кескінінің бар-жоғын анықтауға және мұндай бет кескінін бөлуге қатысты. Әдетте төмендегідей бірнеше әдістер бар.

①Анықтамалық үлгі әдісі

алдымен үлгіні немесе стандартты беттердің бірнеше шаблондарын жобалаңыз, содан кейін сынақ жинағы үлгілері мен стандартты үлгілер арасындағы сәйкестік дәрежесін есептеңіз және шекті мәндер арқылы беттердің болуын анықтаңыз.

②Бет ережесі әдісі

Беттердің белгілі құрылымдық таралу мүмкіндіктері болғандықтан, сынақ үлгілерінде беттердің бар-жоғын анықтау үшін сәйкес ережелерді жасау үшін осы мүмкіндіктерді шығаратын бет ережесі деп аталатын әдіс.

③Үлгі оқыту әдісі

Бұл әдіс, яғни үлгіні тануда жасанды нейрондық желі әдісін қолдану, яғни беттік үлгілер жиынтығынан және бет емес үлгілер жиынтығынан үйрену арқылы классификаторларды құру.

(iv) Тері түсі үлгісі әдісі

Бұл әдіс анықтау үшін түс кеңістігінде бет терісінің түсінің таралуының салыстырмалы концентрациясы заңына негізделген.

(2) Бетті бақылау

Бетті бақылау анықталған беттердің динамикалық мақсатты бақылауын білдіреді. Атап айтқанда, модельге негізделген тәсіл немесе аралас қозғалысқа негізделген және модельге негізделген тәсіл қолданылады. Сонымен қатар, тері түсі моделін қадағалауды пайдалану қарапайым және тиімді құрал емес.

(3) Бет-әлпетті салыстыру

Бетті салыстыру - анықталған бет кескінін анықтау немесе бет кескіндері кітапханасында мақсатты іздеу. Шындығында, бұл іріктелген бет кескіні өз кезегінде бет бейнесімен салыстырылатынын және ең жақсы сәйкестік негізінен екі сипаттау әдісін қолдану арқылы табылатынын білдіреді: мүмкіндік векторы және бет үлгісі үлгісі.

① Функционалдық вектор әдісі

Бұл әдіс мимикалық кескінді сипаттайтын ерекшелік векторын құрайтын геометриялық белгілерін есептеу алдында иристің, мұрынның, ауыздың бұрыштарының және басқа да бет кескіндерінің өлшемін, орнын, қашықтығын және басқа да атрибуттарын анықтау болып табылады.

②Бет үлгісі үлгісі әдісі

Бұл әдіс кітапханада бірнеше стандартты бет үлгілерін немесе бет органы үлгілерін сақтау және салыстыруды орындау кезінде қалыпқа келтірілген корреляция метрикасын пайдалана отырып, үлгіленген бет кескінінің барлық пикселдерін кітапханадағы барлық үлгілермен сәйкестендіру болып табылады.

Бет кескінін алдын ала өңдеу

Бет кескінін алдын ала өңдеу: беттерге арналған кескінді алдын ала өңдеу - бетті анықтау нәтижелеріне негізделген кескіндерді өңдеу және сайып келгенде, мүмкіндіктерді шығаруға қызмет ету процесі. Жүйе арқылы алынған түпнұсқа кескін әртүрлі жағдайларға және кездейсоқ кедергілерге байланысты көбінесе тікелей пайдалануға жарамайды және ол сұр реңкті түзету, шуды сүзу және кескінді өңдеудің бастапқы кезеңінде кескінді алдын ала өңдеу арқылы алдын ала өңделуі керек. Бет кескіндері үшін алдын ала өңдеу процесі негізінен жарық компенсациясын, сұр реңкті түрлендіруді, гистограмманы теңестіруді, қалыпқа келтіруді, геометриялық түзетуді, бет кескіндерін сүзуді және айқындауды қамтиды.

Бет кескінінің мүмкіндігін шығару

Бетті тану жүйесінде пайдалануға болатын мүмкіндіктер әдетте визуалды мүмкіндіктерге, пиксельдік статистикалық мүмкіндіктерге, бет кескінін түрлендіру коэффициентінің мүмкіндіктеріне, бет кескінінің алгебралық мүмкіндіктеріне және т.б. бөлінеді. Бет ерекшеліктерін алу беттің белгілі бір ерекшеліктері үшін орындалады. Бет ерекшеліктерін алу, сондай-ақ бет сипаттамасы ретінде белгілі, адам бетінің ерекшеліктерін модельдеу процесі. Бет ерекшеліктерін алу әдістері екі негізгі категорияға жинақталған: бірі білімге негізделген сипаттама әдістері; екіншісі - алгебралық белгілерге немесе статистикалық оқытуға негізделген сипаттау әдістері.

Білімге негізделген сипаттама әдістері негізінен бетті жіктеуге көмектесетін мүмкіндік деректерін алу үшін бет мүшелерінің пішіндік сипаттамаларына және олардың арасындағы қашықтық сипаттамаларына негізделген және олардың ерекшелік құрамдастары әдетте евклидтік қашықтықты, қисықтықты және белгілер нүктелері арасындағы бұрышты қамтиды. Адамның беті көз, мұрын, ауыз, иек және т.б бөліктерден тұрады. Бұл бөліктердің геометриялық сипаттамасы және олардың арасындағы құрылымдық байланыстар бетті тану үшін маңызды белгілер ретінде пайдаланылуы мүмкін және бұл белгілер геометриялық белгілер деп аталады. Білімге негізделген бет сипаттамасы негізінен геометриялық мүмкіндіктерге негізделген әдістер мен үлгіні сәйкестендіру әдістерін қамтиды.

Аймақ ерекшеліктерін талдау алгоритмдерін кеңінен қолданатын, компьютерлік кескінді өңдеу технологиясы мен биостатистика принциптерін біріктіретін, бейнелерден портреттік мүмкіндік нүктелерін алу үшін компьютерлік кескінді өңдеу технологиясын қолданатын және математикалық модельдерді талдау және құру үшін биостатистика принциптерін пайдаланатын бетті тану жүйелері кең дамуға ие. перспектива.

Қолданбалар

Мексика үкіметінің бет-әлпетті тану жүйелерін пайдалануын осы технологияның ең инновациялық қолдануларының бірі ретінде сипаттауға болады және олар оны жалған сайлаушыларды анықтау үшін пайдаланады (қайталама тіркеу арқылы). Сайлау нәтижелерін бақылау үшін адамдар бірнеше рет дауыс беруі үшін әртүрлі атаулармен бірнеше рет тіркеледі. Дәстүрлі әдістер арқылы мұндай адамдарды табу оңай емес.

Көптеген адамдар ақша алу үшін банк кассаларына бармай, кассалық аппараттарды пайдаланады. Бет-әлпетті тану қылмыстық әрекеттердің ықтималдығын жояды.

Бет-әлпетті тану технологиясының көмегімен шенеуніктер сайлаушылардың дерекқорынан бет бейнесін іздеу арқылы тіркелген қайталанатын сайлаушыларды таба алады. Бірнеше атауды пайдаланып тіркелгісі келетін адамдарды табу үшін олар жаңа кескіндерді файлдағы жазбалармен салыстырады. Бұл технология Мексикадағы 2000 жылғы президенттік сайлауда қолданылған және жақын арада жергілікті сайлауда да қолданылады деп күтілуде.

Басқа әлеуетті қолданбаларға банкоматтардағы және қолма-қол ақшаны алу кезіндегі қауіпсіздік кіреді. Бағдарламалық құрал тұтынушының бетін жылдам тексере алады. Пайдаланушының келісімімен банкомат немесе ақша алу есептегіші клиенттің цифрлық суретін түсіреді. Содан кейін FaceIt бағдарламалық құралы клиенттің жеке басын ұрлау мен алаяқтық транзакцияларды болдырмай, бет ізін жасау үшін сол фотосуретті пайдаланады. Бет-әлпетті тану бағдарламалық құралын пайдалану арқылы клиенттің жеке басын растау үшін жеке куәлікті, банк картасын немесе жеке сәйкестендіру нөмірін (PIN) пайдаланудың қажеті жоқ.

Бұл биометриялық технологияны компьютерлік файлдарды қорғау үшін де пайдалануға болады. IBM бұл технологияны A, T және X сериялы Thinkpad ноутбуктеріндегі экран сақтағышына енгізді.

Бетті тану бағдарламалық құралын компьютерді құлыптау үшін пайдалануға болады.

Бет-әлпетті тану технологиясы жеке ақпаратыңызды қорғау үшін пайдаланылуы мүмкін болса да, сіз байқамай жай ғана суретке түсіру арқылы жүйені бұзу және жеке өміріңізге қол жеткізу оңай. Көптеген басқа дамып келе жатқан технологиялар сияқты, бет-әлпетті тану технологиясы керемет әлеуетке ие болғанымен, әлі де кемшіліктері бар.

2013 жылдың 5 наурызында Нью-Йорк штатының губернаторы Эндрю Куомо штаттың жеке куәлік алаяқтығының 13 000 жағдайын тергеу үшін бет-әлпетті тану технологиясын пайдаланғанын, нәтижесінде 2 500 қамауға алынғанын және қосымша 5 000 адамға қылмыстық тергеу жүргізілгенін хабарлады. АҚШ-тың жүргізуші куәліктері мен жеке куәліктері Автокөлік департаментімен орталықтандырылған түрде беріледі, ал автокөлік лицензиясы жеке куәлікке тең. Нью-Йорк штаты үкіметінің мәліметі бойынша, 2010 жылдан бастап Нью-Йорк штатының Автокөлік департаменті барлық өтініш берушінің фотосуреттерін дерекқорындағы 20 миллионнан астам фотосуреттермен сәйкестендіру үшін бет-әлпетті тану технологиясын қолданды және 13 000 күдікті жүргізуші куәлігін немесе жеке куәлікті тапты. адамдар тіпті бір уақытта әртүрлі аттармен бірнеше жеке куәліктері бар.

2013 жылдың шілдесі. Финдік компания әлемдегі бірінші «face» төлем жүйесін іске қосты. Тіркеу кезінде тұтынушылар тізілімдегі POS экранындағы камераға қарап тұрады, жүйе автоматты түрде суретке түсіріп, тұтынушының бетін сканерлейді, содан кейін жеке куәлік ақпараты көрсетілгеннен кейін транзакцияны растау үшін сенсорлық экранды шертеді. Несие картасы, әмиян немесе ұялы телефон қажет емес. Барлық транзакция процесі 5 секундтан аспайды. Дегенмен, кейбір адамдар «бұл жолы әмиянды шығаруға жеткілікті» деп санайды. Финдік Uniqul стартапы бет-әлпетті тану негізіндегі «бет» төлем жүйесіне патент алуға өтінім берді.