안티 적외선 얼굴 인식 카메라 CCTV 프라이버시 안경

안티 적외선 얼굴 인식 카메라 / CCTV 개인 정보 보호 안경

안티-적외선 안면 인식 카메라 / CCTV 프라이버시 안경은 감시 카메라에 의한 안면 인식에 저항 할 수 있으며, 현재 주류 안면 인식 감시 카메라의 응용 기술 원리와 그 응용에 대한 이해를 바탕으로합니다.

적외선 안면 인식 카메라 / CCTV는 현재 주류 인식 기술입니다.

얼굴 인식이 현재 주류 인식 응용 기술인 이유는 무엇입니까? 그것은 주로 주제에 의해 인식되지 않는 자연 성과 특징에 있습니다. 소위 자연성은 "인간 (또는 다른 생물)이 개인 인식을 수행 할 때 이러한 인식 방식은 생물학적 특성과 동일하다"는 의미입니다. 예를 들어, 안면 인식에서 인간은 얼굴을 관찰하고 비교함으로써 정체성을 구별하고 확인한다. 음성 인식과 인물 인식은 자연성이있는 반면 지문 인식과 홍채 인식은 자연성이 없다. 인간이나 다른 생물은 이러한 생물학적 특성을 통해 개인을 구별하지 못하기 때문이다.
인식되지 않는 특징은 안면 인식 카메라를 감시하는 인식 방법에서도 매우 중요하다. 이것은 인식 방법을 공격적으로 만들지 않습니다. 게다가 인간의 관심을 끌기 어렵 기 때문에 속임수가 쉽게 발생하지 않는다. 얼굴 인식 기술은 가시 광선으로 얼굴 이미지 정보를 얻는 반면 지문 인식 또는 홍채 인식은 필요한 정보를 수집하기 위해 전자 압력 센서 또는 적외선에 의존해야합니다. 이러한 특별한 수집 방법은 인간이 쉽게 인식 할 수 있으므로 변장이나 속임수가 나타날 가능성이 더 높습니다.

안면 인식 기술은 대체하기 어려운 두 가지 기능을 가지고 있기 때문에 앞으로 더 많은 공공 감시 카메라를 설치하여 더 넓은 범위의 응용 프로그램을 가질 수 있습니다.

안티-적외선 안면 인식 카메라 / CCTV 프라이버시 안경은 주로 안티-동적 안면 인식에 사용됩니다.

우선, 안면 인식의 정의와 분류를 이해해야합니다.
안면 인식 : 카메라 사진과 동영상을 통해 수집 한 안면 특징 정보를 바탕으로 피사체를 식별하는 생물학적 인식 기술입니다. 이 기술은 정적 안면 인식과 동적 안면 인식으로 나눌 수 있습니다.

정적 안면 인식

정적 안면 인식은 협력 안면 인식이라고 할 수 있습니다. 일반적으로 특정 근거리 지역이나 피사체 인식을위한 좁은 범위에서 사용됩니다. 정적 인식에는 엄격한 각도, 거리 및 위치 조건이 필요합니다. 대부분의 피험자는 아이폰의 얼굴 잠금 해제, 회사의 출석 시스템의 얼굴 로그인, 사람 및 인증서 신원 확인 및 기타 시나리오와 같은 인식에 적극적으로 협력합니다.

동적 안면 인식

동적 안면 인식은 완전히 무의미한 안면 인식이라고도합니다. 일반적으로 단거리 및 중장 거리에서 사용됩니다. 피사체가 범위 내에 나타나면 피사체가 자동으로 인식됩니다. 즉, 피사체가 자연스럽게 움직이면 카메라는 동적 안면 인식을 위해 스냅 샷을 찍고 안면 정보를 수집합니다. 정적 안면 인식과 비교할 때 동적 안면 인식은 "비의 제적"및 "활성 접촉 없음"의 이점이 있습니다. 주로 모니터링 카메라를 통한 스마트 리테일, 보안 분야 및 기타 시나리오의 타겟 프로모션 및 적용에 있습니다.
안면 인식 프라이버시 안경은 적외선 카메라 / CCTV에서 개입합니다. 안면 인식 시스템은 다음과 같이 구성됩니다.
● 얼굴 이미지 수집 및 감지
● 얼굴 이미지 전처리
● 얼굴 이미지 특성 추출
● 매칭 및 인식
● 생체 감지
얼굴 이미지 수집 및 감지 :
얼굴 이미지 수집
적절한 조건에서 카메라 렌즈로 얼굴 이미지를 수집 할 수 있습니다. 피사체가 수집 장치의 촬영 범위 내에 있으면 수집 장치는 정적 이미지, 동적 이미지, 다른 위치 및 다른 표정과 같은 그의 얼굴 이미지를 자동으로 검색하여 촬영합니다.

얼굴 감지

안면 인식은 주로 안면 인식의 전처리에 사용됩니다. 즉, 이미지에서 얼굴의 위치와 크기를 파악하는 것입니다. 얼굴 이미지에는 히스토그램, 색상, 템플릿, 구조 및 Haar와 같은 풍부한 모드 특성이 포함되어 있습니다. 이러한 특성은 알고리즘을 통해 선택되어 얼굴 감지를 실현하는 데 사용됩니다.

얼굴 이미지 전처리

안면 이미지 전처리는 특징 추출을 위해 안면 검출 결과를 기반으로 한 이미지 처리를 말합니다. 제한 및 방해로 인해 시스템에서 얻은 원본 이미지는 대부분의 경우 직접 사용할 수 없습니다. 이미지 처리의 초기 단계에서 그레이 레벨 보정, 노이즈 필터링 및 기타 이미지 전처리를 수행해야합니다. 얼굴 이미지의 경우 전처리는 주로 빛 보정, 그레이 레벨 변환, 히스토그램 평준화, 정규화, 기하학적 보정, 얼굴 이미지의 필터링 및 선명 화를 포함합니다.

얼굴 이미지 특성 추출

안면 인식 시스템의 사용 가능한 특징은 시각적 특성, 픽셀 통계적 특성, 안면 이미지의 변환 계수 특성, 안면 이미지의 대수적 특성입니다. 얼굴 특성 추출은 일부 얼굴 특성을위한 것입니다. 안면 특징 추출은 안면 특징 모델링 과정 인 안면 표현이라고도합니다.
요약하면 얼굴 특징 추출 방법은 지식 기반 표현 방법과 대수적 특성 또는 통계 기반 표현 방법의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 지식 기반 표현법은 안면 장기의 형태 묘사와 거리를 통해 안면 분류에 유리한 데이터를 얻는다. 특성 구성 요소에는 일반적으로 특성, 곡률 및 각도 간의 유클리드 거리가 포함됩니다. 얼굴은 눈, 코, 입, 턱 및 기타 부분으로 구성됩니다. 이러한 부분의 기하학적 설명과 구조적 관계는 안면 인식의 중요한 특성으로 간주 될 수 있습니다. 이러한 특성을 기하학적 특성이라고합니다. 지식 기반 얼굴 표현은 주로 기하학적 특성 기반 방법과 템플릿 매칭 방법을 포함합니다.