안티-적외선 안면 인식 카메라 / CCTV 프라이버시 안경의 효과를 정확하게 평가하는 방법
얼굴 이미지 매칭 및 인식
추출 된 얼굴 이미지의 특징 데이터와 데이터베이스에 저장된 특징 템플릿에 대해 검색 매칭을 수행한다. 임계 값이 설정됩니다. 유사성이 이러한 임계 값을 초과하면 일치하는 결과가 출력됩니다. 안면 인식은 인식 대상 안면 특성과 획득 한 안면 특성 템플릿을 비교한다. 유사성에 따라 얼굴 정체성 정보가 판단됩니다. 이 프로세스는 또한 두 가지 클래스로 나뉩니다. 하나는 일대일 이미지 비교 프로세스 인 확인이고 다른 하나는 일대 다 이미지 일치 비교 프로세스 인 식별입니다. 핵심 색인이 일치하고 인식됩니다.
1） False Accept RATE
오인식 확률입니다. 얼굴 비교는 통과되었지만 잘못된 사람을 인식합니다. "False"는 "true"로 인식됩니다. 다른 사람을 착각하는 것과 같습니다.
2） 합격률
올바른 인식과 합격 확률입니다.
= 1- Pass Rate (또는 줄여서 FRR) 인 False Reject Rate는 Pass Rate와 반대입니다. False Reject Rate는 데이터베이스가 사용자를 인식하지만 얼굴 인식 시스템은 인식하지 못하는 확률을 의미합니다. 그것은 당신을 알고 있지만 당신의 신원을 확인하지 않고 당신이 당신이 아니라고 말하는 사람과 같습니다.
3） 유사성
얼굴 비교에서 감지 된 얼굴과 대상 라이브러리의 얼굴 사이의 유사성 비율을 나타냅니다. 백분율로 표시 할 수 있습니다. 예를 들어, 대상 라이브러리에서 스냅 샷 얼굴과 얼굴의 유사성은 80 %입니다. 이는 당신이 보는 사람이 마음 속의 사람과 80 % 비슷하다는 것을 의미합니다.
4） 임계 값
앞서 언급 한 허위 수락 률, 통과 률, 허위 거절 률 및 유사성은 두 가지 이유로 얼굴 인식 시스템에 합리적인 평가를 제공하기 위해 "임계 값"과 결합되어야합니다.
첫째, 허위 수락 률, 합격률 및 임계 값이 관련됩니다. 임계 값이 높을수록 합격률과 거짓 수락 률이 낮아지며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 합격률이 높을수록 좋다는 일반적인 오해가 있습니다. 실제로 합격률이 더 높으면 고객 경험이 더 좋아질 것입니다. 그러나 그러한 진술에는 두 가지 실수가 있습니다. 하나는 통과율과 거짓 수락 율이 임계 값에 의해 조정되어야한다는 것입니다. 합격률과 허위 수락 률 만 언급하는 것은 의미가 없습니다. 두 번째는 허위 수락 률과 합격률이 상호 제한되어있어 우수한 일방적 데이터를 추구해서는 안된다는 점입니다. 높은 합격률의 다른 측면은 높은 허위 수용 률이며, 위험 방지 능력이 감소합니다. 따라서 고객 경험과 위험 방지 능력 (두 가지 요소)을 종합적으로 고려하여 임계 값과 이에 상응하는 잘못된 수락 률 및 합격률을 결정해야합니다. 보다 정확한 진술에서는 지정된 임계 값 아래에서 얼굴 인식 시스템 A의 허위 수락 률이 다른 시스템보다 낮고 합격률이 다른 시스템보다 높습니다. 이는 안면 인식 시스템 A의 안면 인식 알고리즘이 우수하다는 것을 보여준다.
둘째, 잘못된 수락 률, 통과율 및 임계 값은 비선형 관계에 속합니다. 임계 값이 지속적으로 상승하면 합격률과 오 승인률이 급격히 감소합니다. 이는 임계 값이 너무 높으면 안됨을 나타냅니다. 그러나 임계 값이 충분히 크면 잘못된 수락이 불가피하게 나타납니다.
Vivo Detection : 안티-적외선 안면 인식 카메라 / CCTV 프라이버시 안경이 목표로하는 기술 중 하나
일부 신원 인증 시나리오에서 개체의 실제 생리적 특성을 결정하는 방법은 사진, 얼굴 변경, 마스크, 쉼터 및 화면 재 촬영과 같은 일반적인 공격 수단을 효과적으로 방어하여 사기 행위를 차단할 수 있습니다.
현재 주로 적외선 감지 기술을 기반으로하는 세 가지 종류의 생체 감지가 있습니다. 생체의 위조 방지 수준은 낮은 수준에서 높은 수준까지 : 협동 생체 감지, 무음 생체 감지 및 양안 생체 위조 방지 감지입니다.
협동 생체 감지
가장 일반적인 생체 검출 방법. 눈 깜박임, 입 벌리기, 머리 흔들기, 끄덕임 및 기타 협력적인 결합 동작을 통해 피사체가 실제 생체 개인 작업인지 여부는 안면 키 포인트 포지셔닝 및 안면 추적 및 기타 기술로 확인됩니다.
조용한 Vivo 감지
피험자는 지루한 얼굴 동작을 수행 할 필요가없고 실시간으로 사진을 찍거나 얼굴 비디오를 촬영하면 실제 사람의 생체 감지가 가능합니다. 피사체는 디스플레이 장치에서 재생되는 안면 영상을 통해 엄격한 확인 및 인식이 가능하며 영상 재생 공격을 방지 할 수있다.
양안 Vivo 위조 방지 감지
"가시 광선 + 근적외선"광전 통합 안면 생체 감지 기술입니다. 그 원리는 다양한 조명 조건에서 얼굴 피부에 반사 된 스펙트럼 정보를 분석하고 분류하는 데 있습니다. 이질적인 얼굴 이미지가 연관되어 판단되며 실제 얼굴 피부와 다른 모든 공격 물질의 차이를 효과적으로 구별합니다. 가시 광선 기술은 빠른 안면 인식을 실현할 수 있습니다. 근적외선 이미징 기술은 "조명에 민감하지 않음, 전자 스크린 이미징 실패 및 선글라스를 관통하는 동안 이미징"과 같은 기능을 가지고 있습니다. 실제 응용 시나리오에서는 신원 인증을 위해 다른 사람의 생물학적 특성을 조작하거나 훔치는 악의적 인 의도를 방지 할 수 있습니다. 사진, 영상, 3D 마스크 등 다양한 수단에 의한 공격을보다 효과적으로 예방할 수 있습니다. 신원 진위에 대한 원격 검증의 보안이 향상됩니다.
게시 시간 : 1 월 -14-2021