Come valutare correttamente gli effetti della telecamera per riconoscimento facciale anti-infrarossi / occhiali per la privacy CCTV

Come valutare correttamente gli effetti della telecamera per riconoscimento facciale anti-infrarossi / occhiali per la privacy CCTV

Corrispondenza e riconoscimento dell'immagine facciale
La ricerca di corrispondenza viene eseguita per i dati caratteristici estratti dell'immagine del viso e del modello caratteristico memorizzati nel database. Viene impostato un valore di soglia. Se la somiglianza supera tale valore di soglia, vengono emessi i risultati della corrispondenza. Per quanto riguarda il riconoscimento facciale, vengono confrontate le caratteristiche facciali da riconoscere e la sagoma delle caratteristiche facciali ottenuta. In base alla somiglianza, vengono giudicate le informazioni sull'identità facciale. Anche questo processo è diviso in due classi: una è la conferma, che è un processo di confronto delle immagini uno a uno, e l'altra è l'identificazione, che è un processo di confronto delle immagini uno-a-molti. Gli indici principali vengono abbinati e riconosciuti:
1） Falso Accetta RATE
È la probabilità di riconoscimento errato. Il confronto facciale è superato, ma riconosce la persona sbagliata. "Falso" è riconosciuto come "vero". È come se una persona scambiasse un'altra persona.
2） Tasso di passaggio
È il riconoscimento corretto e la probabilità di passaggio.
False Reject Rate, che è = 1- Pass Rate (o FRR in breve), è l'opposto del Pass Rate. False Reject Rate indica la probabilità che il database ti riconosca ma il sistema di riconoscimento facciale no. È come una persona che ti conosce ma non conferma la tua identità e dice che non sei tu.
3） Somiglianza
Si riferisce al rapporto di somiglianza tra il viso rilevato e il viso nella libreria di destinazione nel confronto facciale. Può essere espresso in percentuale. Ad esempio, la somiglianza tra il volto dell'istantanea e il viso nella libreria di destinazione è dell'80%, significa che una persona che vedi è dell'80% come la persona nella tua mente.
4） Valore di soglia
Il suddetto tasso di false accettazioni, tasso di superamento, tasso di falsi rifiuti e somiglianza devono essere combinati con il "Valore di soglia" per dare al sistema di riconoscimento facciale una valutazione ragionevole per due motivi:
Innanzitutto, sono correlati il ​​tasso di false accettazioni, il tasso di superamento e il valore di soglia. Maggiore è il valore di soglia, minore è il tasso di passaggio e il tasso di false accettazioni e viceversa. C'è un malinteso comune secondo cui maggiore è il tasso di superamento, meglio è. In effetti, se il tasso di passaggio è più alto, l'esperienza del cliente sarebbe migliore. Tuttavia, tale affermazione ha due errori. Uno è che il tasso di passaggio e il tasso di falsa accettazione devono essere regolati in base al valore di soglia. Non ha senso menzionare solo il tasso di superamento e il tasso di falsa accettazione. Il secondo è che il tasso di falsa accettazione e il tasso di superamento sono reciprocamente limitati e non dovremmo cercare dati unilaterali eccellenti. L'altro lato del tasso di passaggio alto è un alto tasso di false accettazioni e la capacità anti-rischio diminuirà. Pertanto, l'esperienza del cliente e la capacità anti-rischio (due fattori) dovrebbero essere considerate in modo completo per determinare il valore di soglia e il corrispondente tasso di false accettazioni e il tasso di superamento. In una dichiarazione più accurata, al di sotto del valore di soglia designato, il tasso di falsa accettazione del sistema di riconoscimento facciale A è inferiore a quello di altri sistemi e il tasso di passaggio è superiore a quello di altri sistemi. Ciò dimostra che l'algoritmo di riconoscimento facciale del sistema di riconoscimento facciale A è buono.
In secondo luogo, il tasso di falsa accettazione, il tasso di superamento e il valore di soglia appartengono alla relazione non lineare. Se il valore di soglia aumenta costantemente, il tasso di passaggio e il tasso di false accettazioni diminuiscono drasticamente. Ciò mostra che il valore di soglia non dovrebbe essere troppo alto. Tuttavia, fintanto che il valore di soglia è abbastanza grande, apparirà inevitabilmente la falsa accettazione.
Rilevamento Vivo: una delle tecnologie targetizzate dalla telecamera di riconoscimento facciale anti-infrarossi / dagli occhiali per la privacy CCTV
In alcuni scenari di autenticazione dell'identità, il metodo per determinare le reali caratteristiche fisiologiche dell'oggetto può difendere efficacemente i mezzi di attacco comuni, come immagine, cambio volto, maschera, riparo e ripresa dello schermo, in modo da aiutare a schermare comportamenti fraudolenti.
Attualmente esistono tre tipi di rilevamento in vivo, che si basa principalmente sulla tecnologia di rilevamento a infrarossi. Il livello di antifalsificazione del corpo vivente da basso ad alto è: rilevamento vivo cooperativo, rilevamento vivo silenzioso e rilevamento anti-falso binoculare del corpo vivente.

Rilevamento vivo cooperativo

Il modo più comune di rilevamento in vivo. Attraverso l'ammiccamento, la bocca aperta, scuotere la testa, annuire e altre azioni combinate cooperative, se il soggetto è il vero funzionamento personale del corpo vivente è verificato dal posizionamento del punto chiave del viso e dal tracciamento del viso e da altre tecnologie.

Rilevamento silenzioso del vivo

Il soggetto non è tenuto a eseguire noiose azioni facciali, ma a scattare una foto o filmare un video facciale in tempo reale, quindi è possibile eseguire il rilevamento vivo della persona reale. Per quanto riguarda il soggetto, attraverso il video facciale riprodotto sul visualizzatore, è possibile effettuare il rigoroso controllo e riconoscimento, prevenendo l'attacco in riproduzione video.

Rilevamento binoculare Vivo Anti-fake

È la tecnologia di rilevamento vivo integrato fotoelettrico "luce visibile + vicino infrarosso". Il suo principio risiede nell'analisi e nella classificazione delle informazioni dello spettro riflesse dalla pelle del viso in diverse condizioni di luce. L'immagine del viso eterogenea è correlata e giudicata e la differenza tra la vera pelle del viso e tutti gli altri materiali di attacco viene efficacemente distinta. La tecnologia della luce visibile può realizzare il rapido riconoscimento facciale. La tecnologia di imaging nel vicino infrarosso ha caratteristiche quali "insensibilità all'illuminazione, errori di imaging dello schermo elettronico e imaging durante la penetrazione negli occhiali da sole". Negli scenari applicativi effettivi, le intenzioni dannose di fabbricare o rubare le caratteristiche biologiche di altri per l'autenticazione dell'identità possono essere prevenute. Gli attacchi con vari mezzi, come immagini, video e maschere 3D, possono essere prevenuti in modo più efficace. La sicurezza della verifica remota dell'autenticità dell'identità è stata migliorata.