Principio degli occhiali per la privacy con riconoscimento anti-facciale

Principio degli occhiali per la privacy con riconoscimento anti-facciale

A rigor di termini, gli occhiali per la privacy anti-riconoscimento facciale dovrebbero essere chiamati occhiali da raccolta anti-rilevamento del volto. Diversamente da altre soluzioni di disturbo algoritmico, questo disturba la corretta raccolta della fotocamera delle informazioni facciali dalla raccolta e dal rilevamento del viso nell'intero processo di lavoro del sistema di riconoscimento facciale . Le informazioni facciali raccolte non riescono o mancano di molte informazioni chiave sul riconoscimento. Di conseguenza, il successivo tasso di riconoscimento facciale diminuisce o fallisce, impedendo così efficacemente il normale riconoscimento facciale del sistema.
Al momento, ci sono tre tipi di tecnologie di raccolta del riconoscimento facciale: tecnologia di riconoscimento della luce visibile, tecnologia di riconoscimento del vicino infrarosso e tecnologia di riconoscimento delle immagini 3D.

1, tecnologia di riconoscimento della luce visibile

La tecnologia di riconoscimento facciale a luce visibile è un riconoscimento biologico + tecnologia di analisi video intelligente. Le caratteristiche biologiche del viso vengono raccolte tramite video. In qualsiasi ambiente luminoso e scuro visibile, il confronto dell'analisi viene eseguito con i dati del database. Gli utenti legali e della lista nera vengono accuratamente riconosciuti. Il riconoscimento accurato viene realizzato nell'ambiente esterno a luce visibile per utenti di fascia alta, tra cui prigione, esercito, governo, polizia ed energia elettrica. L'originale riconoscimento della tecnologia biologica all'indietro e il modello di sicurezza del monitoraggio passivo nel mondo sono completamente infranti. Viene creata la prevenzione completamente attiva a livello di alta sicurezza attivo.
Il più grande vantaggio della tecnologia di riconoscimento della luce visibile risiede nella sua combinazione con il sistema di monitoraggio video esistente. Può svolgere la gestione del personale per i luoghi specifici a lunga distanza e di grande portata in modo intelligente, efficiente, accurato e attivo. Inoltre, può eseguire inconsciamente la raccolta di immagini delle folle target, quindi ha un occultamento più forte. Tuttavia, il suo svantaggio risiede nella grande riduzione della precisione del riconoscimento o addirittura nel mancato riconoscimento di notte o quando la luce è scarsa o il personale di destinazione ha qualche riparo.

2, tecnologia di riconoscimento a infrarossi vicini

Il riconoscimento facciale nel vicino infrarosso è una soluzione al problema dell'illuminazione nel riconoscimento facciale. Comprende due parti: dispositivo di imaging facciale attivo nel vicino infrarosso e corrispondente algoritmo di riconoscimento facciale non correlato all'illuminazione. Attraverso l'imaging della sorgente di luce nel vicino infrarosso attivo la cui intensità è superiore alla luce ambientale e il disco del filtro ottico della banda d'onda corrispondente, è possibile ottenere l'immagine del viso non correlata all'ambiente. L'immagine del viso avrà il cambiamento monotono con il cambiamento della distanza umana e della telecamera. In tale immagine, vengono adottati alcuni modi specifici di estrazione delle caratteristiche, ad esempio, il pattern LBP, il cambiamento monotono dell'immagine può essere ulteriormente rimosso e si ottiene l'espressione caratteristica completamente indipendente dall'illuminazione.
Il più grande vantaggio della tecnologia di riconoscimento del vicino infrarosso risiede nell'eliminazione degli impatti della luce sull'effetto di riconoscimento. Tuttavia, i suoi svantaggi sono evidenti: 1. Per ridurre l'impatto della luce ambientale sull'effetto di riconoscimento, l'intensità della sorgente di luce attiva a infrarossi dovrebbe essere maggiore dell'intensità della luce ambientale, il che riduce notevolmente la distanza di riconoscimento. 2. La sorgente luminosa attiva genererà un evidente riflesso sugli occhiali, che riduce la precisione di posizionamento dell'occhio. 3. Le immagini esistenti in luce visibile non possono essere utilizzate e l'utente deve ricostruire la libreria di immagini nel vicino infrarosso, che consuma molto tempo ed energia. 4. Dopo l'uso a lungo termine della sorgente luminosa attiva, si verificheranno danni e attenuazione, il che causa una maggiore manutenzione nella fase successiva.

3, tecnologia di riconoscimento delle immagini 3D

La tecnologia di riconoscimento delle immagini 3D è uno sviluppo e una scoperta importanti del riconoscimento facciale. Attualmente, la maggior parte delle applicazioni di riconoscimento facciale sono limitate alle immagini 2D. In sostanza, il viso è un modello 3D. Il riconoscimento facciale 2D è facilmente influenzato dalla postura, dall'illuminazione, dall'espressione e da altri fattori, poiché l'immagine 2D ha un difetto, cioè non può esprimere favorevolmente le informazioni approfondite. Se l'apprendimento approfondito consiste nel comprendere il riconoscimento facciale dal punto di vista cognitivo umano, la tecnologia 3D riflette il riconoscimento facciale dal modello realistico.
Attualmente, la ricerca aritmetica sul riconoscimento facciale 3D non è così ricca e profonda come la tecnologia di riconoscimento facciale 2D. Molti fattori hanno limitato lo sviluppo di tale tecnologia. All'inizio, il riconoscimento facciale 3D richiede spesso un dispositivo di raccolta specifico, ad esempio una fotocamera 3D o una fotocamera binoculare. Tale dispositivo di raccolta è attualmente costoso ed è utilizzato principalmente per lo scenario specifico. In secondo luogo, il processo di modellazione 3D richiede una grande quantità di calcolo e ha requisiti hardware severi, che limitano l'applicazione corrente. In terzo luogo, il database di riconoscimento facciale 3D è scarso. I ricercatori non hanno campioni di addestramento e campioni di prova e non possono condurre una ricerca teorica più approfondita.
Attualmente, i comuni moduli di imaging 3D includono: modulo di riconoscimento della luce della struttura 3D, modulo di riconoscimento 3D TOF e modulo di riconoscimento di immagini 3D binoculare.
Rispetto alla fotocamera tradizionale, la fotocamera 3D ha introdotto il modulo vcsel sul front-end per quanto riguarda la maggiore differenza nell'hardware. La telecamera 3D ha le seguenti caratteristiche: può ottenere l'immagine del piano e le informazioni approfondite dell'oggetto da riprendere, ovvero la posizione 3D e le informazioni sulle dimensioni. È composto da più telecamere + sensore di profondità in generale.
Lo schema di illuminazione della struttura è adatto per l'imaging 3D frontale di prodotti elettronici di consumo e viene utilizzato per lo scenario a distanza ravvicinata. Tuttavia, lo schema ToF è adatto per l'imaging 3D posteriore di prodotti elettronici di consumo e viene utilizzato per ambienti esterni con forti disturbi a lunga distanza. Poiché l'ambito di rilevamento è troppo piccolo (meno di 1 m) e ci sono molti problemi di rilevamento a lunga distanza, lo schema visivo 3D binoculare ha pochi scenari di applicazione.
I nostri occhiali per la privacy anti-riconoscimento facciale adottano i mezzi ottici unici e intercettano con successo la trasmissione di luce visibile, luce infrarossa e laser a raggi infrarossi e disturbano la raccolta e il rilevamento degli occhi da parte della fotocamera e le informazioni facciali chiave circostanti. Pertanto, il tasso di riconoscimento del sistema di rilevamento facciale diminuisce o addirittura fallisce. Inoltre, la registrazione corretta del database delle nuove informazioni facciali può essere disturbata.