顔認識技術の開発

顔認識技術の開発

顔認識技術の開発彼は1960年代に顔認識システムの研究を始めました。1980年代以降、コンピューター技術と光学画像技術の開発により改良されました。それは実際には1990年代後半に主要な適用段階に入り、米国、ドイツ、日本の技術的実現によって支配されました。顔認識システムの成功の秘訣は、重要な顔情報を収集するかどうか、高度なコアアルゴリズムを備えているかどうか、そして実用的な認識速度と速度によって認識結果が得られるかどうかにあります。「顔認識システム」は、人工知能、機械認識、機械学習、モデル理論、エキスパートシステム、ビデオ画像処理などの技術を統合したものです。同時に、中央値処理理論と実現を組み合わせる必要があり、生物学的特性認識の最新のアプリケーションであり、そのコアテクノロジーの実現は、弱い人工知能から強い人工知能への変換を示しています。
従来の顔認識技術は、主に可視光画像ベースの顔認識です。これはおなじみの認識方法であり、30年以上の研究開発の歴史があります。ただし、この方法には克服できない欠陥があります。特に、環境照明が変化すると、認識効果が急激に低下し、実際のシステム要件を満たすことができなくなります。照明の問題を解決するスキームには、可視光画像の3D画像顔認識と熱画像顔認識が含まれます。しかし、これら2つの技術はまだ成熟しておらず、認識効果は不十分です。
急速に発展しているソリューションは、アクティブな近赤外線画像に基づく複数の光源の顔認識技術です。光の変化の影響を克服することができ、卓越した認識性能を達成し、精度、安定性、速度のシステム全体の性能が3D画像の顔認識を上回ります。このような技術は過去2〜3年で急速に発展し、顔認識技術は徐々に実用化に向けて発展していきます。
人体の他の生物学的特性（指紋と虹彩）と同様に、顔は固有のものです。その独自性と「簡単にコピーできない」という優れた特性により、ID認証に必要な前提条件が提供されます。他のタイプの生物学的認識と比較して、顔認識には次の特徴があります。
1.非強制：被験者は顔の収集装置に特別に協力する必要はありません。ほぼ無意識状態で顔画像が得られます。このようなサンプリング方法は「必須」ではありません。
2.非接触：被験者は顔画像を取得するためにデバイスに直接接触する必要はありません。
3.並行性：実際のアプリケーションシナリオでは、複数の面が並べ替えられ、判断され、認識される場合があります。
4.さらに、「外観によって人を認識する」という視覚的特性が満たされます。その上、それは簡単な操作、視覚的な結果と良い隠蔽のような特徴を持っています。

認識アルゴリズム

一般的に、顔認識システムには、画像の取り込み、顔のポジショニング、画像の前処理、および顔認識（本人確認または本人検索）が含まれます。一般に、システム入力は、不確実なIDを持つ顔画像の一部または一連の画像、および顔データベースまたは対応するコード内のいくつかの既知のIDの顔画像です。出力は一連の類似性スコアであり、認識される顔のアイデンティティを示します。
一般に、顔認識アルゴリズムは次のように分類されます。
●機能ベースの認識アルゴリズム。
●外観ベースの認識アルゴリズム。
●テンプレートベースの認識アルゴリズム。
●ニューラルネットワークを使用した認識アルゴリズム。
●照明ベースの推定モデル理論。
●ガンマグレーレベル補正ベースの照明前処理方法が向上しました。さらに、照明推定モデルに基づいて、対応する照明補正および照明バランス戦略が実行されます。
●最適化された変形統計補正理論。
●統計変形ベースの補正理論、最適化された顔の姿勢。
●強化された反復理論。
●拡張反復理論は、DLFA顔検出アルゴリズムの効果的な拡張です。
●独自のリアルタイム標数認識理論。このような理論は、顔のリアルタイムデータの処理の中央値に重点を置いているため、認識率と認識効率の間で最適なマッチング効果が得られます。

アプリケーションシナリオ

顔認識監視カメラは、顔認識、強力な光抑制、動的ホワイトバランス、隠しシェルター、逆光補正、画像調整などの機能を提供します。公園、工場、店舗、屋外広場、会議センター、スポーツ会場、学校、病院、住宅地、商店街などの公共の活動や集会の重要な部分で、屋内および屋外の監視ビデオに使用できます。スーパーマーケット、ロビーの出入り口、エレベーター、その他のホテル（ゲストハウス）の主要チャネル、ケータリングおよびレクリエーションの場所、オフィスビル。
身分証明書/本名システム/本名検証/人間証明書検証/人間証明書の組み合わせは、空港、スタジアム、スーパーマーケット、およびその他の公共の場所の群衆を監視する場合があります。たとえば、空港にはテロリストが飛行機に搭乗するのを防ぐための監視システムが設置されています。銀行のATMでは、カードやパスワードが盗まれた場合、他人に現金が引き出されます。同時に、顔認識はそのような状況を回避することができます。ターゲット画像データを照会することにより、キー母集団に関する基本情報がデータベースに存在するかどうかが検索されます。たとえば、システムは空港や駅に設置され、逃亡者を逮捕します。