Принцип защитных очков с защитой от распознавания лиц

Принцип защитных очков с защитой от распознавания лиц

Строго говоря, защитные очки с защитой от распознавания лиц следует называть очками сбора с защитой от распознавания лиц. В отличие от других решений алгоритмических помех, они нарушают правильный сбор камерой информации о лицах из сбора и обнаружения лиц во всем процессе работы системы распознавания лиц. . Собранная информация о лицах не выполняется или в ней отсутствует большая часть ключевой информации распознавания. В результате скорость последующего распознавания лиц снижается или перестает работать, что эффективно препятствует нормальному распознаванию лиц системы.
В настоящее время существует три типа технологий сбора данных для распознавания лиц: технология распознавания в видимом свете, технология распознавания в ближнем инфракрасном диапазоне и технология распознавания трехмерных изображений.

1) Технология распознавания видимого света

Технология распознавания лиц в видимом свете - это технология биологического распознавания + интеллектуального видеоанализа. Биологические характеристики лица собираются с помощью видео. При любом видимом свете и темноте сравнение результатов анализа выполняется с данными из базы данных. Точно распознаются легальные пользователи и пользователи из черного списка. Точное распознавание реализуется в среде видимого света вне помещений для высокопроизводительных пользователей, включая тюрьмы, армию, правительство, полицию и электроэнергетику. Первоначальная отсталая модель безопасности в области распознавания биологических технологий и пассивного мониторинга полностью разрушена. Создано полностью активное предотвращение на активном высоком уровне безопасности.
Наибольшее преимущество технологии распознавания видимого света заключается в ее сочетании с существующей системой видеонаблюдения. Он может интеллектуально, эффективно, точно и активно осуществлять управление персоналом для удаленных и крупных объектов. Кроме того, он может осуществлять сбор изображений целевых толп бессознательно, поэтому он имеет более сильную маскировку. Однако его недостаток заключается в значительном снижении точности распознавания или даже в невозможности распознавания ночью или при плохом освещении или у целевого персонала есть какое-либо укрытие.

2) Технология распознавания в ближнем инфракрасном диапазоне

Распознавание лиц в ближнем инфракрасном диапазоне - это решение проблемы освещения при распознавании лиц. Он состоит из двух частей: активного устройства визуализации лица в ближнем инфракрасном диапазоне и соответствующего алгоритма распознавания лиц, не связанного с освещением. Посредством активного формирования изображения источника ближнего инфракрасного света, интенсивность которого выше, чем у окружающего света, и диска с оптическим фильтром соответствующего диапазона волн, можно получить изображение лица, не связанное с окружающей средой. Изображение лица будет монотонно изменяться с изменением расстояния от человека до камеры. В таком изображении используются некоторые специфические способы выделения характеристик, например, шаблон LBP, монотонное изменение изображения может быть дополнительно удалено, и получается характеристическое выражение, не связанное с освещением.
Самое большое преимущество технологии распознавания в ближнем инфракрасном диапазоне заключается в устранении влияния света на эффект распознавания. Однако его недостатки также очевидны: 1. Чтобы уменьшить влияние окружающего света на эффект распознавания, интенсивность инфракрасного активного источника света должна быть выше, чем интенсивность окружающего света, что значительно уменьшает расстояние распознавания. 2. Активный источник света будет создавать явное отражение на очках, что снижает точность позиционирования глаз. 3. Существующие изображения в видимом свете нельзя использовать, и пользователю приходится воссоздавать библиотеку изображений в ближнем инфракрасном диапазоне, что требует много времени и энергии. 4. После длительного использования активного источника света произойдет его повреждение и затухание, что потребует дополнительного обслуживания на более позднем этапе.

3) Технология распознавания 3D-изображений

Технология распознавания трехмерных изображений - важное открытие в области распознавания лиц. В настоящее время большинство приложений для распознавания лиц ограничены 2D-изображениями. По сути, лицо - это трехмерная модель. На двумерное распознавание лиц легко влияют поза, освещение, выражение лица и другие факторы, поскольку двумерное изображение имеет дефект, то есть оно не может благоприятно передать подробную информацию. Если углубленное обучение заключается в понимании распознавания лиц с точки зрения познания человека, 3D-технология отражает распознавание лиц с реалистичной модели.
В настоящее время арифметические исследования 3D-распознавания лиц не так богаты и глубоки, как технологии 2D-распознавания лиц. Многие факторы ограничивают развитие такой технологии. Сначала для трехмерного распознавания лиц часто требуется определенное устройство сбора, например трехмерная камера или бинокулярная камера. Такое устройство сбора в настоящее время дорогое и используется в основном для конкретного сценария. Во-вторых, процесс 3D-моделирования требует большого объема вычислений и жестких требований к оборудованию, что ограничивает текущее приложение. В-третьих, не хватает базы данных для 3D-распознавания лиц. У исследователей отсутствуют обучающие и тестовые образцы, и они не могут проводить более глубокие теоретические исследования.
В настоящее время распространенные модули трехмерной визуализации включают в себя: модуль распознавания света трехмерной структуры, модуль распознавания трехмерных изображений TOF и модуль распознавания бинокулярных трехмерных изображений.
По сравнению с традиционной камерой, 3D-камера имеет модуль vcsel на передней панели, что является самым большим различием в аппаратном обеспечении. 3D-камера имеет следующие особенности: она может получать плоское изображение и подробную информацию о снимаемом объекте, а именно информацию о трехмерном положении и размере. Как правило, он состоит из нескольких камер и датчика глубины.
Схема структурного освещения подходит для фронтального трехмерного изображения бытовой электроники и используется для сценария ближнего расстояния. Тем не менее, схема ToF подходит для трехмерного изображения задней части потребительской электроники и используется для работы на больших расстояниях и вне помещений с сильными помехами. Поскольку область обнаружения слишком мала (менее 1 м) и существует много проблем с обнаружением на большом расстоянии, бинокулярная трехмерная визуальная схема имеет несколько сценариев применения.
Наши защитные очки с защитой от распознавания лиц используют уникальные оптические средства и успешно перехватывают передачу видимого света, инфракрасного света и инфракрасного луча лазера, а также мешают камере собирать и обнаруживать глаза и окружающую ключевую информацию о лице. Следовательно, скорость распознавания системы распознавания лиц снижается или даже выходит из строя. Кроме того, может быть нарушена правильная запись новой информации о лицах в базе данных.