Prinzip der Anti-Gesichtserkennung Erkennungsbrille

Prinzip der Anti-Gesichtserkennung Erkennungsbrille

Genau genommen sollte eine Schutzbrille gegen Gesichtserkennung als Anti-Gesichtserkennungs-Brille bezeichnet werden. Anders als bei anderen algorithmischen Störungslösungen stört diese die korrekte Erfassung von Gesichtsinformationen durch die Kamera aus der Gesichtserfassung und -erkennung während des gesamten Arbeitsprozesses des Gesichtserkennungssystems . Die gesammelten Gesichtsinformationen schlagen fehl oder es fehlen viele wichtige Erkennungsinformationen. Infolgedessen nimmt die nachfolgende Gesichtserkennungsrate ab oder versagt, wodurch die normale Gesichtserkennung des Systems wirksam verhindert wird.
Derzeit gibt es drei Arten von Gesichtserkennungstechnologien: Erkennungstechnologie für sichtbares Licht, Nahinfrarot-Erkennungstechnologie und 3D-Bilderkennungstechnologie.

1） Technologie zur Erkennung von sichtbarem Licht

Die Gesichtserkennungstechnologie für sichtbares Licht ist eine Technologie zur biologischen Erkennung und intelligenten Videoanalyse. Die biologischen Eigenschaften des Gesichts werden per Video erfasst. In allen sichtbaren hellen und dunklen Umgebungen wird der Analysevergleich mit den Datenbankdaten durchgeführt. Die legalen und Blacklist-Benutzer werden genau erkannt. Die genaue Erkennung wird in der Umgebung mit sichtbarem Licht im Freien für High-End-Benutzer wie Gefängnis, Armee, Regierung, Polizei und Strom realisiert. Das ursprüngliche Sicherheitsmuster der rückständigen biologischen Technologie und des passiven Überwachungssicherheitsmusters in der Welt ist vollständig durchbrochen. Die vollständig aktive Prävention auf aktivem Hochsicherheitsniveau wird geschaffen.
Der größte Vorteil der Technologie zur Erkennung von sichtbarem Licht liegt in der Kombination mit dem vorhandenen Videoüberwachungssystem. Es kann das Personalmanagement für die Fern- und Großraum-spezifischen Orte auf intelligente, effiziente, genaue und aktive Weise durchführen. Außerdem kann es die Bildersammlung von Zielgruppen unbewusst durchführen, so dass es eine stärkere Verschleierung aufweist. Ihr Nachteil liegt jedoch in der starken Verringerung der Erkennungsgenauigkeit oder sogar in einem Versagen der Erkennung nachts oder wenn das Licht schlecht ist oder das Zielpersonal einen Schutz hat.

2） Nahinfrarot-Erkennungstechnologie

Die Gesichtserkennung im nahen Infrarot ist eine Lösung für das Beleuchtungsproblem bei der Gesichtserkennung. Es besteht aus zwei Teilen: einem aktiven Nahinfrarot-Gesichtsbildgebungsgerät und einem entsprechenden nicht verwandten Gesichtserkennungsalgorithmus für die Beleuchtung. Durch die aktive Lichtquellenabbildung im nahen Infrarot, deren Intensität höher als das Umgebungslicht ist, und die optische Filterscheibe mit dem entsprechenden Wellenband kann das nicht mit der Umgebung verbundene Gesichtsbild erhalten werden. Das Gesichtsbild ändert sich monoton mit der Änderung der Entfernung zwischen Mensch und Kamera. In einem solchen Bild werden einige spezifische charakteristische Extraktionswege angewendet, beispielsweise das LBP-Muster, die monotone Änderung des Bildes kann weiter entfernt werden und der vollständig beleuchtete, nicht verwandte charakteristische Ausdruck wird erhalten.
Der größte Vorteil der Nahinfrarot-Erkennungstechnologie liegt in der Beseitigung der Auswirkungen von Licht auf den Erkennungseffekt. Auffällig sind jedoch auch die Nachteile: 1. Um die Auswirkungen des Umgebungslichts auf den Erkennungseffekt zu verringern, sollte die Intensität der aktiven Infrarotlichtquelle höher sein als die Umgebungslichtintensität, wodurch sich der Erkennungsabstand erheblich verringert. 2. Die aktive Lichtquelle erzeugt eine offensichtliche Reflexion auf der Brille, wodurch die Genauigkeit der Augenpositionierung verringert wird. 3. Die vorhandenen Bilder mit sichtbarem Licht können nicht verwendet werden, und der Benutzer muss die Nahinfrarot-Bildbibliothek neu erstellen, was viel Zeit und Energie verbraucht. 4. Nach der langfristigen Verwendung einer aktiven Lichtquelle treten Schäden und Dämpfung auf, was zu einem späteren Zeitpunkt zu mehr Wartung führt.

3） 3D-Imaging-Erkennungstechnologie

Die 3D-Bilderkennungstechnologie ist eine wichtige Entwicklung und Entdeckung der Gesichtserkennung. Gegenwärtig sind die meisten Gesichtserkennungsanwendungen auf 2D-Bilder beschränkt. Im Wesentlichen ist das Gesicht ein 3D-Modell. Die 2D-Gesichtserkennung wird leicht durch Haltung, Beleuchtung, Ausdruck und andere Faktoren beeinflusst, da das 2D-Bild einen Defekt aufweist, dh die detaillierten Informationen nicht günstig ausdrücken kann. Wenn das gründliche Lernen darin besteht, die Gesichtserkennung aus dem Wahrnehmungswinkel des Menschen zu verstehen, spiegelt die 3D-Technologie die Gesichtserkennung aus dem realistischen Modell wider.
Derzeit ist die arithmetische Forschung zur 3D-Gesichtserkennung nicht so umfangreich und tiefgreifend wie die 2D-Gesichtserkennungstechnologie. Viele Faktoren haben die Entwicklung einer solchen Technologie eingeschränkt. Zunächst benötigt die 3D-Gesichtserkennung häufig ein bestimmtes Erfassungsgerät, beispielsweise eine 3D-Kamera oder eine Fernglas-Kamera. Eine solche Sammelvorrichtung ist gegenwärtig teuer und wird hauptsächlich für das spezifische Szenario verwendet. Zweitens erfordert der 3D-Modellierungsprozess einen hohen Rechenaufwand und stellt hohe Hardwareanforderungen, was die aktuelle Anwendung einschränkt. Drittens ist die 3D-Gesichtserkennungsdatenbank rar. Den Forschern fehlen Trainingsmuster und Testmuster und sie können keine tieferen theoretischen Untersuchungen durchführen.
Derzeit umfassen die gängigen 3D-Bildgebungsmodule: 3D-Strukturlichterkennungsmodul, 3D-TOF-Erkennungsmodul und binokulares 3D-Bildgebungserkennungsmodul.
Im Vergleich zur herkömmlichen Kamera hat die 3D-Kamera das vcsel-Modul am Frontend eingeführt, um den größten Unterschied in der Hardware zu berücksichtigen. Die 3D-Kamera verfügt über die folgenden Funktionen: Sie kann das ebene Bild und die detaillierten Informationen des Aufnahmeobjekts abrufen, nämlich Informationen zur 3D-Position und -Größe. Es besteht im Allgemeinen aus mehreren Kameras + Tiefensensor.
Das Strukturlichtschema eignet sich für die Front-3D-Bildgebung von Unterhaltungselektronikprodukten und wird für das Nahbereichsszenario verwendet. Das ToF-Schema eignet sich jedoch für die hintere 3D-Bildgebung von Unterhaltungselektronikprodukten und wird für Umgebungen mit starken Störungen über große Entfernungen und im Freien verwendet. Da der Erkennungsbereich zu klein ist (weniger als 1 m) und es viele Probleme bei der Fernerkennung gibt, gibt es beim binokularen visuellen 3D-Schema nur wenige Anwendungsszenarien.
Unsere Schutzbrillen gegen Gesichtserkennung verwenden die einzigartigen optischen Mittel und fangen die Übertragung von sichtbarem Licht, Infrarotlicht und Infrarotstrahler erfolgreich ab und stören die Erfassung und Erkennung von Augen und wichtigen Gesichtsinformationen durch die Kamera. Daher nimmt die Erkennungsrate des Gesichtserkennungssystems ab oder fällt sogar aus. Außerdem kann die korrekte Aufzeichnung neuer Gesichtsinformationen in der Datenbank gestört werden.