Anti-Infrarot-Gesichtserkennungskamera CCTV-Schutzbrille

Anti-Infrarot-Gesichtserkennungskamera / CCTV-Schutzbrille

Anti-Infrarot-Gesichtserkennungskamera / CCTV-Schutzbrille kann der Gesichtserkennung durch Überwachungskamera widerstehen und basiert auf dem Verständnis des Anwendungstechnologieprinzips der aktuellen gängigen Gesichtserkennungsüberwachungskamera und ihrer Anwendung.

Infrarot-Gesichtserkennungskamera / CCTV ist die derzeitige Mainstream-Erkennungstechnologie

Warum ist Gesichtserkennung die derzeitige Mainstream-Technologie für Erkennungsanwendungen? Es liegt hauptsächlich in seiner Natürlichkeit und Eigenschaft, vom Subjekt nicht wahrgenommen zu werden. Die sogenannte Natürlichkeit bezieht sich auf „eine solche Erkennungsmethode ist dieselbe wie die biologische Eigenschaft, wenn der Mensch (oder sogar andere Kreaturen) die individuelle Erkennung durchführt“. Beispielsweise unterscheidet und bestätigt der Mensch bei der Gesichtserkennung die Identität durch Beobachten und Vergleichen des Gesichts. Spracherkennung und Figurenerkennung sind natürlich, während Fingerabdruckerkennung und Iriserkennung nicht natürlich sind, da Menschen oder andere Wesen das Individuum nicht durch solche biologischen Merkmale unterscheiden.
Das Merkmal, nicht wahrgenommen zu werden, ist auch für ein Erkennungsverfahren zur Überwachung der Kamera der Gesichtserkennung sehr wichtig. Dies wird die Erkennungsmethode nicht anstößig machen. Außerdem wird Täuschung nicht leicht verursacht, da die menschliche Aufmerksamkeit nicht leicht von ihnen gelenkt werden kann. Gesichtserkennungstechnologien erhalten Gesichtsbildinformationen durch sichtbares Licht, während die Erkennung von Fingerabdrücken oder Iris vom elektronischen Drucksensor oder Infrarotstrahl abhängen muss, um die benötigten Informationen zu sammeln. Diese speziellen Sammelwege werden vom Menschen leicht wahrgenommen, so dass Verkleidung oder Täuschung eher auftreten.

Da die Gesichtserkennungstechnologie zwei Funktionen aufweist, die nur schwer zu ersetzen sind, kann sie in Zukunft eine breitere Anwendung finden, da mehr öffentliche Überwachungskameras installiert werden.

Anti-Infrarot-Gesichtserkennungskamera / CCTV-Schutzbrille wird hauptsächlich für die antidynamische Gesichtserkennung verwendet

Zunächst sollte die Definition und Klassifizierung der Gesichtserkennung verstanden werden:
Gesichtserkennung: Eine biologische Erkennungstechnologie, die ein Subjekt anhand der Informationen zu Gesichtsmerkmalen identifiziert, die es durch Kamerabilder und Videos sammelt. Die Technologie kann in statische Gesichtserkennung und dynamische Gesichtserkennung unterteilt werden.

Statische Gesichtserkennung

Statische Gesichtserkennung kann als kooperative Gesichtserkennung bezeichnet werden. Im Allgemeinen wird es in einem bestimmten Kurzstreckenbereich oder einem kleinen Bereich zur Erkennung des Subjekts verwendet. Die statische Erkennung erfordert strenge Bedingungen für Winkel, Abstand und Position. Die meisten Probanden kooperieren aktiv bei der Erkennung, z. B. beim Entsperren des Gesichts im Gesicht, bei der Anmeldung des Anwesenheitssystems des Unternehmens im Gesicht, bei der Überprüfung der Identität von Personen und Zertifikaten und in anderen Szenarien.

Dynamische Gesichtserkennung

Die dynamische Gesichtserkennung kann auch als völlig sinnlose Gesichtserkennung bezeichnet werden. Im Allgemeinen wird es innerhalb der kurzen und mittleren und langen Entfernung verwendet. Solange das Thema innerhalb des Bereichs erscheint, wird das Thema automatisch erkannt. Mit anderen Worten, wenn sich das Motiv auf natürliche Weise bewegt, macht die Kamera einen Schnappschuss und sammelt die Gesichtsinformationen zum Zweck der dynamischen Gesichtserkennung. Gegenüber der statischen Gesichtserkennung bietet die dynamische Gesichtserkennung die Vorteile „nicht obligatorisch“ und „kein aktiver Kontakt“. In erster Linie geht es um die gezielte Förderung und Anwendung von Smart Retail, Sicherheitsbereich und anderen Szenarien durch Überwachungskameras.
Anti-Gesichtserkennungs-Datenschutzbrillen greifen von der Infrarotkamera / Videoüberwachung ein. Das Gesichtserkennungssystem besteht aus folgenden Komponenten:
● Erfassung und Erkennung von Gesichtsbildern
● Gesichtsbildvorverarbeitung
● Extraktion der Gesichtsbildcharakteristik
● Matching und Erkennung
● Vivo-Erkennung
Sammlung und Erkennung von Gesichtsbildern:
Gesichtsbildsammlung
Unter geeigneten Bedingungen kann das Gesichtsbild von den Kameraobjektiven aufgenommen werden. Befindet sich das Motiv im Aufnahmebereich des Erfassungsgeräts, sucht das Erfassungsgerät automatisch und nimmt sein Gesichtsbild auf, z. B. statisches Bild, dynamisches Bild, unterschiedliche Positionen und unterschiedliche Ausdrücke.

Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung wird hauptsächlich zur Vorverarbeitung der Gesichtserkennung verwendet. Mit anderen Worten, um die Position und Größe eines Gesichts im Bild zu erkennen. Das Gesichtsbild enthält Rich-Mode-Eigenschaften wie Histogramm, Farbe, Vorlage, Struktur und Haar. Diese Eigenschaften werden durch einen Algorithmus ausgewählt und zur Realisierung der Gesichtserkennung verwendet.

Gesichtsbildvorverarbeitung

Die Gesichtsbildvorverarbeitung bezieht sich auf eine Bildverarbeitung, die auf den Ergebnissen der Gesichtserkennung basiert, um der Extraktion von Merkmalen zu dienen. Aufgrund der Einschränkungen und Störungen kann das vom System erhaltene Originalbild in den meisten Fällen nicht direkt verwendet werden. In der frühen Phase der Bildverarbeitung müssen Graustufenkorrektur, Rauschfilterung und andere Bildvorverarbeitung durchgeführt werden. Was das Gesichtsbild betrifft, umfasst die Vorverarbeitung hauptsächlich Lichtkompensation, Graustufentransformation, Histogrammausgleich, Normalisierung, geometrische Korrektur, Filtration und Schärfung des Gesichtsbildes.

Extraktion von Gesichtsbildern

Die verfügbaren Eigenschaften des Gesichtserkennungssystems umfassen visuelle Eigenschaften, pixelstatistische Eigenschaften, Transformationskoeffizientenmerkmale des Gesichtsbildes und algebraische Eigenschaften des Gesichtsbildes. Die Extraktion der Gesichtsmerkmale gilt für einige Gesichtsmerkmale. Die Extraktion der Gesichtsmerkmale wird auch als Gesichtsdarstellung bezeichnet. Hierbei handelt es sich um einen Prozess der Modellierung der Gesichtsmerkmale.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Extraktionsmethoden für Gesichtsmerkmale in zwei Kategorien unterteilt werden können: wissensbasierte Darstellungsmethode und algebraische charakteristische oder statistische Darstellungsmethode. Die wissensbasierte Darstellungsmethode erhält günstige Daten für die Gesichtsklassifikation durch die Formbeschreibung der Gesichtsorgane und deren Abstand. Die charakteristische Komponente umfasst normalerweise den euklidischen Abstand zwischen Eigenschaften, Krümmung und Winkel. Das Gesicht besteht aus Auge, Nase, Mund, Kinn und anderen Teilen. Die geometrische Beschreibung solcher Teile und ihre strukturelle Beziehung können als wichtige Merkmale für die Gesichtserkennung angesehen werden. Diese Eigenschaften werden als geometrische Eigenschaften bezeichnet. Die wissensbasierte Gesichtsdarstellung umfasst hauptsächlich die auf geometrischen Merkmalen basierende Methode und die Template-Matching-Methode.