안면 인식 프라이버시 안경의 원리

안면 인식 프라이버시 안경의 원리

엄밀히 말하면, 안면 인식 프라이버시 안경은 안면 탐지 수집 안경이라고 칭해야하며, 다른 알고리즘 장애 솔루션과는 달리 안면 인식 시스템의 전체 작업 과정에서 안면 수집 및 감지에서 카메라의 정확한 안면 정보 수집을 방해합니다. . 수집 된 얼굴 정보가 실패하거나 키 인식 정보가 부족합니다. 결과적으로 후속 얼굴 인식률이 떨어지거나 실패하여 시스템의 정상적인 얼굴 인식을 효과적으로 방지합니다.
현재 안면 인식 수집 기술에는 가시 광선 인식 기술, 근적외선 인식 기술, 3D 영상 인식 기술의 3 가지 종류가 있습니다.

1） 가시 광선 인식 기술

가시광 안면 인식 기술은 생체 인식 + 스마트 영상 분석 기술입니다. 얼굴의 생물학적 특성은 영상을 통해 수집됩니다. 가시광 선과 어두운 환경에서 분석 비교는 데이터베이스 데이터로 수행됩니다. 합법 및 블랙리스트 사용자는 정확하게 인식됩니다. 교도소, 군대, 정부, 경찰, 전력 등 고급 사용자를 위해 실외 가시 광선 환경에서 정확한 인식이 실현됩니다. 세계 최초의 역방향 생물학적 기술 인식 및 수동 모니터링 보안 패턴이 완전히 깨졌습니다. 활성 높은 보안 수준에서 완전히 능동적 인 예방이 생성됩니다.
가시 광선 인식 기술의 가장 큰 장점은 기존 영상 모니터링 시스템과의 결합에 있습니다. 장거리 및 대구경 특정 장소에 대한 인사 관리를 지능적이고 효율적이며 정확하고 능동적 인 방식으로 수행 할 수 있습니다. 또한 무의식적으로 표적 군중의 영상 수집을 수행 할 수있어 은폐력이 강하다. 그러나 그 단점은 인식 정밀도가 크게 저하되거나 야간 또는 조명이 약하거나 대상 인원이 피난처가있는 경우 인식이 실패하는 것입니다.

2） 근적외선 인식 기술

근적외선 안면 인식은 안면 인식의 조명 문제에 대한 해결책입니다. 여기에는 활성 근적외선 안면 이미징 장치와 해당 조명 관련 안면 인식 알고리즘의 두 부분이 포함됩니다. 주변 광보다 강도가 높은 능동적 근적외선 광원 이미징과 해당 파장 대역의 광학 필터 디스크를 통해 환경과 무관 한 얼굴 이미지를 얻을 수 있습니다. 얼굴 이미지는 사람과 카메라 거리의 변화에 ​​따라 단조로운 변화를 보입니다. 이러한 이미지에는 LBP 패턴과 같은 특정 특성 추출 방식이 채택되어 이미지의 단조로운 변화를 더 제거 할 수 있으며 완전히 조명과 무관 한 특성 표현을 얻을 수 있습니다.
근적외선 인식 기술의 가장 큰 장점은 인식 효과에 대한 빛의 영향을 제거하는 것입니다. 그러나 그 단점도 눈에 띈다. 1. 인식 효과에 대한 주변 광의 영향을 줄이기 위해서는 적외선 활성 광원의 강도가 주변 광 강도보다 높아야 인식 거리가 크게 줄어 듭니다. 2. 활성 광원은 안경에 명백한 반사를 생성하여 눈 위치 정확도를 떨어 뜨립니다. 3. 기존 가시 광선 사진은 사용할 수 없으며 사용자는 근적외선 사진 라이브러리를 재구성해야하므로 많은 시간과 에너지가 소모됩니다. 4. 활성 광원을 장기간 사용하면 손상 및 감쇠가 발생하여 이후 단계에서 더 많은 유지 관리가 발생합니다.

3） 3D 영상 인식 기술

3D 이미징 인식 기술은 안면 인식의 중요한 개발 및 발견입니다. 현재 대부분의 얼굴 인식 응용 프로그램은 2D 이미지로 제한됩니다. 본질적으로 얼굴은 3D 모델입니다. 2D 안면 인식은 자세, 조명, 표정 등의 요인에 쉽게 영향을 받기 때문에 2D 영상에는 결함이있어 심층 정보를 호의적으로 표현할 수 없다. 인간의 인식 각도에서 안면 인식을 이해하는 심층 학습이라면 3D 기술은 현실적 모델에서 안면 인식을 반영합니다.
현재 3D 얼굴 인식에 대한 산술 연구는 2D 얼굴 인식 기술만큼 풍부하고 깊지 않습니다. 많은 요인이 그러한 기술의 개발을 제한했습니다. 처음에 3D 얼굴 인식에는 종종 3D 카메라 또는 쌍안 카메라와 같은 특정 수집 장치가 필요합니다. 이러한 수집 장치는 현재 고가이며 주로 특정 시나리오에 사용됩니다. 둘째, 3D 모델링 프로세스는 많은 양의 계산이 필요하고 하드웨어 요구 사항이 까다롭기 때문에 현재 응용 프로그램을 제한합니다. 셋째, 3D 얼굴 인식 데이터베이스가 부족합니다. 연구자들은 훈련 샘플과 테스트 샘플이 부족하여 더 깊은 이론적 연구를 수행 할 수 없습니다.
현재 일반적인 3D 이미징 모듈에는 3D 구조 광 인식 모듈, 3D TOF 인식 모듈 및 양안 3D 이미징 인식 모듈이 포함됩니다.
기존 카메라와 비교하여 3D 카메라는 하드웨어의 가장 큰 차이점에 대해 프런트 엔드에 vcsel 모듈을 도입했습니다. 3D 카메라는 다음과 같은 특징이 있습니다. 평면 이미지와 촬영 대상의 심층 정보, 즉 3D 위치 및 크기 정보를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 여러 대의 카메라 + 심층 센서로 구성됩니다.
구조 조명 방식은 소비자 가전 제품의 전면 3D 이미징에 적합하며 근거리 시나리오에 사용됩니다. 그러나 ToF 방식은 가전 제품의 후면 3D 영상에 적합하며 장거리 및 실외의 강한 외란 환경에서 사용됩니다. 감지 범위가 너무 작고 (1m 미만) 장거리 감지 문제가 많기 때문에 양안 3D 시각 체계에는 응용 시나리오가 거의 없습니다.
당사의 안면 인식 프라이버시 안경은 고유 한 광학 수단을 채택하고 일부 가시 광선, 적외선 및 적외선 레이저의 전송을 성공적으로 차단하고 카메라의 눈 및 주변 주요 얼굴 정보 수집 및 감지를 방해합니다. 따라서 얼굴 인식 시스템의 인식률이 떨어지거나 실패하기도합니다. 게다가 새로운 얼굴 정보에 대한 데이터베이스의 정확한 기록이 방해받을 수 있습니다.