理由 F-22ラプターが「ステルス戦闘機」と呼ばれるのは、レーダー画面に消える（そして消えない）からではなく、主流のレーダーの認識率を大幅に低下させる可能性があるからです。したがって、痕跡を残さずに行き来することができます。私たちの顔認識防止プライバシーグラスは同じです。それらは、現在の監視カメラのほとんどの顔のキャプチャの成功率を低下させ、認識率を低下させるためにアルゴリズムを妨害します。このように、赤外線監視カメラは顔情報のキャプチャに失敗し、バックグラウンドデータベースのデータとの正しいマッチングを実行できません。
特定の場所や期間に顔認識機で認識されないようにするために、スカーフやマスクを使用して「セーフティボックス」に顔を隠すことができます。実際、ほとんどの人はロンドン、スーパーマーケット、アーバンストリートなどの63万台のカメラを備えた都市に住んでいます。オープンで人けのないフィールドでも、空に浮かんでいるUAVの監視下にある可能性があります。あなたは常に監視カメラにさらされています。そのため、高級ブランドの絶妙な服を着て、カメラ監視やバカな顔認識玩具を一日中持ち歩く前に、「顔認識安全ボックス」を装着することを保証することはできません。あなたはAIの世界では見えませんが、現実には人目を引くモンスターやピエロになります。したがって、最善の選択は、他人に気付かれることなく顔情報のプライバシーを保護すると同時に、保護装置を日常生活に統合し、いつでもどこでも同時に個人の画像と一致させることができるようにすることです。
初期の2D顔認識システムでは、偽のあごひげ、濃い化粧、サングラスなどで対象の顔が意図的に覆われていると、対象を認識するのが非常に困難になります。顔認識は進化しています。現在、3D顔認識システムは、サングラスとマスクを使用して顔のサングラスを透過する赤外線または赤外線レーザーを介して顔情報をキャプチャすることができます。このように、サングラスの背後にある顔の情報は、赤外線カメラの本当の特徴を示しています。
当社の顔認識防止プライバシーグラスは、独自の光学的手段を採用し、一部の可視光、赤外線、赤外線レーザーの透過をうまく遮断し、カメラによる目や周囲の重要な顔情報の収集と検出を妨害します。重要な情報が不足しているため、顔検出システムの認識率が低下するか、失敗することさえあります。さらに、データベースの新しい顔情報の正しい記録が妨げられる可能性があります。研究開発は、主流の監視カメラの顔認識技術の原理に基づいて行われています。
日本は近赤外線LEDランプを備えた顔認識防止メガネを開発しました。光は人間の目には見えませんが、カメラの下では非常に明るいため、顔認識ソフトウェアはその役割を果たすことができません。そのようなメガネの便利さや奇妙さを考慮しなければ、それは効果的であるように思われます。しかし、最近の2Dカメラの高解像度ピクセルは、このような透明なメガネが可視光の下にある場合、メガネの背後にある目の情報を簡単に検出できます。アルゴリズムにより、顔の情報を正常に収集できます。
眼科医と光学専門家は、以下の理由から、光学ガラスが世界を観察するための最良の媒体であると信じています。
●複雑なサービス環境で最も安定したパフォーマンス。
●高い耐引っかき性と機械的ストレス。
●環境への影響を最小限に抑え、100％リサイクルされたガラス素材。
私たちのガラスの品質は、ガラスの品質管理から始まります。最も革新的で高性能な素材（つまり、プラチナガラス）のみが使用されています。高品質の光学ガラスの一種であり、その名前は製造工程に由来しています。希土類元素と呼ばれるいくつかの鉱物は、色とコントラストの最高の知覚を高めるために追加されます。また、プラチナ加工により、無孔ガラスレンズを得るための精製を行っています。これは、世界的に有名な高級ガラスレンズブランドで使用されているプロセスです。私たちはあなたに同じ品質を提供します。
●政治関係者は、顔認識を使用して、道端に隠されたインテリジェント兵器ステーションによって確認され、殺されます。
●有名人の私生活は、隠しカメラで顔を認識して公開されます。
●ショッピングモール、レストラン、ホテル、学校、コンサートでの監視認識の下で、個人のプライバシーデータが非倫理的に掘り起こされて収集されます。
●誰かが眠りにつくと、彼の携帯電話は顔認識を通じて仲間によってロック解除され、彼の情報は自由に知られます。
●道路上の自動速度取締機が車のシートのプライバシー行動を撮影し、インターネット上で身元が認識されて公開されます。
●ブラックリスト容疑者として、過失率の高い顔認識システムに誤解され、警察に拘束されている。
●公共の場所では、裸の顔の情報が非倫理的に取得された後、違法な機関に販売されます。
●反戦パレードに合法的に参加しているが、警察の監視カメラで顔の情報を取り込んだ後、誤って過激資料のリストに入れられる。
従来の出入管理システムの顔認識AIは、マスクやサングラスを着用していると動作しません。ただし、アクセス制御システムの認識は静的でアクティブな協調認識であり、収集された画像は高品質です。このように、よりスマートなシステムアルゴリズムは、詳細な学習を迅速に実行でき、認識率が向上します。アクセス制御システムの顔認識システムのプライバシーガラスへの応答を初めてテストしたとき、画面上の緑色のスキャンボックスは一般的に私たちの顔の位置を見つけることができません。しかし、顔のシェルターを身につけてカメラの前で頻繁にテストを行い、スマートアルゴリズムで高度なシステムを騙すと、システムはそのような機会を通じて詳細な学習も実行し、あなたの包括的な情報をすばやく習得することができます面。一方、コミュニティや企業の人事管理・チェックについては、高度なシステムにより、身体認識技術（ReID）に基づいて本人確認が可能です。身体認識技術は、顔認識に完全に依存しているわけではありませんが、服装、形、髪型などの特性に基づいて識別を行います。ただし、金銭の支払いシナリオなど、セキュリティ要件が非常に高いアプリケーションシナリオでは、アルゴリズムがマスクシェルターに基づいて結果を判断し、顔のシェルターが深刻な担当者を他の方法で本人確認を実行するように導きます。
したがって、顔認識防止プライバシーグラスを着用したユーザーは、同じ認識システムを繰り返し頻繁にテストしたり、だましたりしないことをお勧めします。そのようなシステムのアルゴリズムが賢い場合、あなたがシステムに挑戦するとき、システムは他の人と比較してあなたに精通しているかもしれません。
●30年近くの研究を通じて、制御された可視光条件下でさえ、従来の顔認識は大きく発展しました。現在、軍事、金融、公安、日常生活などの分野で広く利用されています。ただし、従来の顔認識技術には、全体法、手動設計特性法、学習ベースの特性記述サブ法が含まれます。認識正解率は徐々に向上しますが、常に理想的な効果を得ることができません。詳細学習を大規模に適用した後、詳細学習の導入と開発により、顔認識の正解率が大幅に向上します。2014年、LFWデータセットのDeepFaceの認識正解率は初めて人間を上回りました。その後、さらに多くの研究と調査が行われ、最新の詳細な学習顔認識モデルの正解率は、LFWで99.8％を超えています。
●今日、多くの研究は、制御されていない非可視光条件下での不均一な顔認識に焦点を合わせています。これは未解決の問題です。不均一な顔認識とは、さまざまな視覚領域にわたる顔認識とマッチングを指します。それは絵を含むだけでなく、異なる視覚領域間の顔の画像のギャップの問題も解決します。可視光条件下での従来の顔認識と比較して、異種の顔認識は多くの深刻な課題に満ちています。現実の世界では、それはより重要で価値があります。たとえば、制御できない照明条件下では、画像はせいぜい赤外線で撮影する必要があります。その後、データベース内の可視光面と照合されます。または、対象の顔を正確に知ることができない場合は、最初に既知の条件に基づいてラフ画像が生成されます。警察が目撃者の描写に基づいてスケッチを描き、それを実際の顔と一致させるようなものです。
●異種の顔認識の重要性と価値、およびその深刻な課題により、顔認識の研究ではますます重要になり、注目を集めています。この領域は、赤外線を介して撮影する画像に過度に依存しています。顔認識防止メガネは、より大きな課題をもたらします。興味深いことに、新しい顔検出技術のVCSELレーザーチップ技術の適用が開始されたとき、反顔認識プライバシーメガネはそのような新しい技術に抵抗するために準備されました。