Desarrollo de la tecnología de reconocimiento facial

Desarrollo de la tecnología de reconocimiento facial

Desarrollo de la tecnología de reconocimiento facialLa investigación sobre el sistema de reconocimiento facial comenzó en la década de 1960. Se mejoró después de la década de 1980 con el desarrollo de la tecnología informática y la tecnología de imágenes ópticas. En realidad, entró en la etapa de aplicación principal a fines de la década de 1990, y estuvo dominada por la realización técnica de EE. UU., Alemania y Japón. La clave del éxito del sistema de reconocimiento facial radica en si se recopila la información facial clave y si se posee el algoritmo central sofisticado y los resultados del reconocimiento se obtienen debido a la velocidad y la tasa de reconocimiento prácticas. El “sistema de reconocimiento facial” integra inteligencia artificial, reconocimiento automático, aprendizaje automático, teoría de modelos, sistema experto, procesamiento de imágenes de video y otras tecnologías. Al mismo tiempo, tiene que combinar la teoría y la realización del procesamiento de la mediana y es la última aplicación del reconocimiento de características biológicas y la realización de su tecnología central muestra la transformación de una inteligencia artificial débil a una inteligencia artificial fuerte.
La tecnología de reconocimiento facial tradicional es principalmente el reconocimiento facial basado en imágenes de luz visible. Es una forma de reconocimiento familiar y tiene una historia de I + D de más de 30 años. Sin embargo, esta forma tiene un defecto insuperable. En particular, cuando cambia la iluminación ambiental, los efectos de reconocimiento disminuirán drásticamente y no se pueden cumplir los requisitos reales del sistema. Los esquemas que resuelven el problema de la iluminación incluyen el reconocimiento facial de imágenes en 3D de imágenes de luz visible y el reconocimiento facial de imágenes térmicas. Sin embargo, estas dos tecnologías están lejos de ser maduras y los efectos de reconocimiento son insatisfactorios.
Una solución de rápido desarrollo es la tecnología de reconocimiento facial de múltiples fuentes de luz basada en una imagen activa del infrarrojo cercano. Puede superar los impactos del cambio de luz y ha logrado un rendimiento de reconocimiento sobresaliente y el rendimiento general de su sistema en precisión, estabilidad y velocidad supera el reconocimiento facial de imágenes en 3D. Dicha tecnología se desarrolla rápidamente en los últimos 2-3 años, de modo que la tecnología de reconocimiento facial se desarrolla gradualmente hacia la práctica.
Como otras características biológicas (huellas dactilares e iris) del cuerpo humano, la cara es inherente. Su singularidad y buena característica de "no se copia fácilmente" proporcionan las condiciones previas necesarias para la autenticación de la identidad. Comparado con otros tipos de reconocimiento biológico, el reconocimiento facial tiene las siguientes características:
1. No obligatorio: el sujeto no tiene que colaborar especialmente con el dispositivo de recogida facial. La imagen facial se puede obtener casi en estado inconsciente. Esta forma de muestreo no es "obligatoria";
2. Sin contacto: el sujeto no tiene que contactar directamente con el dispositivo para obtener la imagen facial;
3. Simultaneidad: en los escenarios de aplicación reales, se pueden clasificar, juzgar y reconocer múltiples caras;
4. Además, se cumple la característica visual: característica “reconocer persona por apariencia”. Además, tiene características tales como operación simple, resultado visual y buen ocultamiento.

Algoritmo de reconocimiento

En términos generales, el sistema de reconocimiento facial incluye la toma de imágenes, el posicionamiento facial, el preprocesamiento de imágenes y el reconocimiento facial (confirmación de identidad o búsqueda de identidad). Generalmente, la entrada del sistema es un fragmento o una serie de imágenes faciales con identidad incierta, y una imagen facial de varias identidades conocidas en la base de datos facial o el código correspondiente. El resultado es una serie de puntuaciones de similitud, que muestran la identidad del rostro a reconocer.
Generalmente, los algoritmos de reconocimiento facial se clasifican de la siguiente manera:
● Algoritmos de reconocimiento basados ​​en funciones.
● Algoritmos de reconocimiento basados ​​en apariencia.
● Algoritmos de reconocimiento basados ​​en plantillas.
● Algoritmos de reconocimiento mediante redes neuronales.
● Teoría del modelo de estimación basada en iluminación.
● Se eleva el método de preprocesamiento de iluminación basado en la corrección del nivel de grises gamma. Además, sobre la base del modelo de estimación de iluminación, se lleva a cabo la correspondiente compensación de iluminación y la estrategia de balance de iluminación.
● Teoría de corrección de estadísticas de deformación optimizada.
● Teoría de corrección basada en deformaciones estadísticas, postura facial optimizada.
● Teoría de iteración mejorada.
● La teoría de iteración mejorada es una expansión efectiva del algoritmo de detección facial DLFA.
● Teoría original de reconocimiento de características en tiempo real. Dicha teoría hace hincapié en el procesamiento mediano de datos faciales en tiempo real, logrando así los mejores efectos de coincidencia entre la tasa de reconocimiento y la eficiencia del reconocimiento.

Escenario de aplicación

La cámara de monitoreo de reconocimiento facial proporciona funciones tales como reconocimiento facial, fuerte inhibición de luz, balance de blancos dinámico, protección oculta, compensación de luz de fondo y ajuste de imagen. Se puede utilizar para el video de vigilancia en interiores y exteriores en las partes importantes de la actividad pública y lugares de reunión, como parques, fábricas, tiendas, plazas al aire libre, centros de conferencias, instalaciones deportivas, escuelas, hospitales, áreas residenciales, calles comerciales y grandes supermercados y vestíbulos de entrada y salida, ascensor y otros canales principales de hotel (casa de huéspedes), lugares de restauración y recreación y edificios de oficinas.
La combinación de identificación / sistema de nombre real / verificación de nombre real / verificación de certificado humano / certificado humano puede monitorear las multitudes en el aeropuerto, estadio, supermercado y otros lugares públicos. Por ejemplo, el sistema de monitoreo está instalado en el aeropuerto para evitar que el terrorista suba al avión. En el cajero automático del banco, si la tarjeta y la contraseña son robadas, otros retirarán efectivo. Al mismo tiempo, el reconocimiento facial puede evitar tales circunstancias. Al consultar los datos de la imagen objetivo, se busca si existe información básica sobre la población clave en la base de datos. Por ejemplo, el sistema se instala en el aeropuerto o la estación para detener al fugitivo.