안면 인식 기술 개발

안면 인식 기술 개발

안면 인식 기술 개발그는 1960 년대에 얼굴 인식 시스템에 대한 연구를 시작했습니다. 1980 년대 이후 컴퓨터 기술과 광학 이미징 기술의 발달로 개선되었습니다. 실제로 1990 년대 후반에 1 차 적용 단계에 들어갔고 미국, 독일, 일본의 기술적 실현이 주도했습니다. 안면 인식 시스템의 성공의 열쇠는 핵심 안면 정보의 수집 여부와 정교한 핵심 알고리즘의 보유 여부와 실제 인식률과 속도로 인식 결과가 도출되는지에있다. "얼굴 인식 시스템"은 인공 지능, 기계 인식, 기계 학습, 모델 이론, 전문가 시스템, 비디오 이미지 처리 및 기타 기술을 통합합니다. 동시에 중앙값 처리 이론과 실현을 결합해야하며 생물학적 특성 인식의 최신 응용 프로그램이며 핵심 기술 실현은 약한 인공 지능에서 강력한 인공 지능으로의 전환을 보여줍니다.
전통적인 안면 인식 기술은 주로 가시 광선 이미지 기반 안면 인식입니다. 익숙한 인식 방식이며 30 년 이상의 R & D 역사를 가지고 있습니다. 그러나이 방법에는 극복 할 수없는 결함이 있습니다. 특히 환경 조도가 변하면 인식 효과가 급격히 떨어지고 실제 시스템 요구 사항을 충족 할 수 없다. 조명 문제를 해결하는 방안으로는 가시 광선 이미지의 3D 이미지 안면 인식과 열 화상 안면 인식이 있습니다. 하지만이 두 기술은 아직 성숙하지 않았고 인식 효과도 불만족 스럽습니다.
빠르게 발전하는 솔루션은 능동적 근적외선 이미지를 기반으로하는 다중 광원 안면 인식 기술입니다. 빛의 변화의 영향을 극복 할 수 있으며, 3D 영상 안면 인식을 능가하는 정밀도, 안정성, 속도면에서 뛰어난 인식 성능과 전체 시스템 성능을 달성했습니다. 이러한 기술은 지난 2 ~ 3 년 동안 급속히 발전하여 얼굴 인식 기술이 점차 실용화되고 있습니다.
인체의 다른 생물학적 특성 (지문 및 홍채)과 마찬가지로 얼굴도 내재되어 있습니다. "쉽게 복사 할 수 없음"이라는 고유성과 우수한 특성은 신원 인증에 필요한 전제 조건을 제공합니다. 다른 유형의 생물학적 인식과 비교할 때 안면 인식에는 다음과 같은 기능이 있습니다.
1. 비 강제 : 피험자가 안면 수집 장치에 특별히 협조 할 필요가 없습니다. 거의 무의식 상태에서 얼굴 이미지를 얻을 수 있습니다. 이러한 샘플링 방식은 "강제적"이 아닙니다.
2. 비접촉 : 피사체가 얼굴 이미지를 얻기 위해 장치에 직접 접촉 할 필요가 없습니다.
3. 동시성 : 실제 애플리케이션 시나리오에서 여러 얼굴을 분류하고, 판단하고, 인식 할 수 있습니다.
4. 또한 시각적 특성이 충족됩니다 : "외모로 사람을 인식"특성. 또한 간단한 조작, 시각적 결과 및 좋은 은폐와 같은 기능이 있습니다.

인식 알고리즘

일반적으로 안면 인식 시스템에는 이미지 입력, 안면 위치 지정, 이미지 전처리 및 안면 인식 (신원 확인 또는 신원 검색)이 포함됩니다. 일반적으로 시스템 입력은 식별이 불확실한 얼굴 이미지의 일부 또는 일련의 얼굴 이미지이며, 얼굴 데이터베이스 또는 해당 코드에있는 몇 가지 알려진 ID의 얼굴 이미지입니다. 출력은 인식 할 얼굴의 정체성을 보여주는 일련의 유사성 점수입니다.
일반적으로 얼굴 인식 알고리즘은 다음과 같이 분류됩니다.
● 기능 기반 인식 알고리즘.
● 외모 기반 인식 알고리즘.
● 템플릿 기반 인식 알고리즘.
● 신경망을 사용한 인식 알고리즘.
● 조명 기반 추정 모델 이론.
● 감마 그레이 레벨 보정 기반 조도 전처리 방식이 올라갑니다. 또한 조도 추정 모델을 기반으로 해당 조도 보정 및 조도 균형 전략이 수행됩니다.
● 최적화 된 변형 통계 보정 이론.
● 통계 변형 기반 보정 이론, 최적화 된 얼굴 자세.
● 향상된 반복 이론.
● 향상된 반복 이론은 DLFA 얼굴 감지 알고리즘의 효과적인 확장입니다.
● 독창적 인 실시간 특성 인식 이론. 이러한 이론은 안면 실시간 데이터의 중간 처리에 중점을 두어 인식률과 인식 효율성 사이에서 최상의 매칭 효과를 달성합니다.

애플리케이션 시나리오

안면 인식 모니터링 카메라는 안면 인식, 강한 빛 억제, 동적 화이트 밸런스, 은폐 보호, 역광 보정, 영상 조정과 같은 기능을 제공합니다. 공원, 공장, 상점, 야외 광장, 컨퍼런스 센터, 스포츠 경기장, 학교, 병원, 주거 지역, 상업 거리 및 대형과 같은 공공 활동의 중요한 부분 및 모임 장소의 실내 및 실외 감시 비디오에 사용할 수 있습니다. 슈퍼마켓, 로비 입구 및 출구, 엘리베이터 및 호텔 (게스트 하우스), 케이터링 및 레크리에이션 장소 및 사무실 건물의 기타 주요 채널.
신분증 / 실명제 / 실명 인증 / 인간 인증 / 인간 증명 조합은 공항, 경기장, 슈퍼마켓 및 기타 공공 장소에서 군중을 감시 할 수 있습니다. 예를 들어, 테러리스트가 비행기에 탑승하는 것을 방지하기 위해 모니터링 시스템이 공항에 설치됩니다. 은행 ATM에서 카드와 비밀번호를 도난 당하면 타인이 현금을 인출합니다. 동시에 안면 인식은 이러한 상황을 피할 수 있습니다. 대상 이미지 데이터를 조회하여 데이터베이스에 키 인구에 대한 기본 정보가 존재하는지 여부를 검색합니다. 예를 들어,이 시스템은 도망자를 체포하기 위해 공항이나 역에 설치됩니다.