防紅外線人臉識別攝像機/ CCTV隱私眼鏡可以抵抗監控攝像機的人臉識別，它基於對當前主流人臉識別監控攝像機的應用技術原理及其應用的理解。
紅外面部識別攝像機/ CCTV是當前的主流識別技術
為什麼面部識別是當前的主流識別應用技術？它主要在於它的自然性和主體無法感知的特徵。所謂自然是指“這種識別方式與人類（甚至其他生物）進行個體識別時的生物學特性相同”。例如，在面部識別中，人類通過觀察和比較面部來識別並確認身份。語音識別和人物識別具有自然性，而指紋識別和虹膜識別則不具有自然性，因為人類或其他生物無法通過這種生物學特性來區分個人。
對於監視面部識別照相機的識別方法，不被感知的特徵也非常重要。這不會使識別方法令人反感。此外，由於不容易引起人們的注意，所以不容易引起欺騙。面部識別技術通過可見光獲取面部圖像信息，而指紋識別或虹膜識別則必須依靠電子壓力傳感器或紅外線來收集所需的信息。這些特殊的收集方式很容易被人察覺，因此更容易出現偽裝或欺騙。
由於面部識別技術具有難以替代的兩個功能，因此隨著安裝更多的公共監控攝像頭，它在未來可能會得到更廣泛的應用。
防紅外線人臉識別攝像機/ CCTV隱私眼鏡主要用於防動態人臉識別
首先，應該了解面部識別的定義和分類：
面部識別：一種生物識別技術，可根據通過相機圖片和視頻收集的面部特徵信息識別對象。該技術可以分為靜態面部識別和動態面部識別。
靜態人臉識別
靜態面部識別可以被稱為合作面部識別。通常，它用於特定的短距離區域或較小範圍的物體識別。靜態識別需要嚴格的角度，距離和位置條件。大多數受試者在識別方面積極配合，例如Iphone的面部解鎖，公司考勤系統的面部登錄，人員和證書身份驗證等場景。
動態面部識別
動態面部識別也可以稱為完全無意義的面部識別。通常，它在短距離和中等距離內使用。只要主題出現在範圍內，就會自動識別該主題。換句話說，當被攝對象自然走動時，相機將進行快照並收集面部信息，以實現動態面部識別。與靜態面部識別相比，動態面部識別具有“非強制性”和“無主動接觸”的優勢。首先，它是通過監控攝像頭有針對性地推廣和應用智能零售，安全領域和其他場景。
反面部識別隱私眼鏡是由紅外攝像機/ CCTV介入的。面部識別系統由以下部分組成：
●面部圖像採集與檢測
●人臉圖像預處理
●人臉圖像特徵提取
●匹配與識別
●體內檢測
面部圖像收集和檢測：
面部圖像收集
在合適的條件下，可以通過相機鏡頭收集面部圖像。當對像在採集裝置的拍攝範圍內時，採集裝置將自動搜索並拍攝其面部圖像，例如靜態圖像，動態圖像，不同位置和不同表情。
人臉檢測
面部檢測主要用於面部識別的預處理。換句話說，可以識別圖像中人臉的位置和大小。面部圖像包含豐富的模式特徵，例如直方圖，顏色，模板，結構和Haar。通過算法選擇，將這些特徵用於實現人臉檢測。
臉部圖像預處理
面部圖像預處理是指基於面部檢測結果的圖像處理，以用於特徵提取。由於限制和乾擾，大多數情況下無法直接使用系統獲得的原始圖像。在圖像處理的早期階段，必須進行灰度校正，噪聲過濾和其他圖像預處理。對於人臉圖像，預處理主要包括光補償，灰度變換，直方圖均衡化，歸一化，幾何校正，人臉圖像的濾波和銳化。
面部圖像特徵提取
面部識別系統的可用特徵包括視覺特徵，像素統計特徵，面部圖像的變換係數特徵以及面部圖像的代數特徵。面部特徵提取是針對某些面部特徵的。面部特徵提取也稱為面部表示，這是面部特徵建模的過程。
綜上所述，面部特徵提取方法可分為兩類：基於知識的表示方法和基於代數特徵或基於統計的表示方法。基於知識的表示方法通過面部器官的形狀描述及其距離為面部分類提供了有利的數據。特徵分量通常包括特徵，曲率和角度之間的歐幾里得距離。臉部包括眼睛，鼻子，嘴巴，下巴和其他部分。這些部分的幾何描述及其結構關係可以被認為是面部識別的重要特徵。這些特性稱為幾何特性。基於知識的面部表示主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配方法。
發表時間：1月14日至2021年