反面部識別隱私眼鏡原理

反面部識別隱私眼鏡原理

嚴格來說，反面部識別隱私眼鏡應稱為反面部檢測採集眼鏡，與其他算法干擾解決方案不同的是，這在面部識別系統的整個工作過程中都會干擾相機從面部採集和檢測中正確收集面部信息。 。收集的面部信息失敗或缺少很多關鍵識別信息。結果，隨後的面部識別率下降或失敗，從而有效地防止了系統的正常面部識別。
目前，存在三種面部識別收集技術：可見光識別技術，近紅外識別技術和3D成像識別技術。

1）可見光識別技術

可見光面部識別技術是一種生物識別+智能視頻分析技術。通過視頻收集面部生物學特徵。在任何可見的光與暗環境中，分析比較都是通過數據庫數據完成的。合法用戶和黑名單用戶將被準確識別。在室外可見光環境中，對於高端用戶（包括監獄，軍隊，政府，警察和電力），可以實現準確的識別。完全突破了世界上原始的落後生物技術識別和被動監控安全模式。在主動高安全級別上創建了完全主動的預防措施。
可見光識別技術的最大優勢在於與現有視頻監控系統的結合。可以智能，高效，準確，主動的方式對遠距離，大範圍的特定場所進行人員管理。此外，它可以在不知不覺中進行目標人群的圖像採集，因此具有更強的隱蔽性。但是，其缺點在於，在夜間，光線不足或目標人員有庇護所的情況下，識別精度大大降低，甚至無法識別。

2）近紅外識別技術

近紅外面部識別是針對面部識別中的照明問題的解決方案。它包括兩部分：有源近紅外面部成像設備和相應的照明無關的面部識別算法。通過強度高於環境光的有源近紅外光源成像以及相應波段的濾光片，可以獲得與環境無關的人臉圖像。面部圖像將隨著人和相機距離的變化而單調變化。在這樣的圖像中，採用了一些特定的特徵提取方式，例如LBP模式，可以進一步去除圖像的單調變化，從而獲得完全照明無關的特徵表達。
近紅外識別技術的最大優勢在於消除了光對識別效果的影響。然而，其缺點也很明顯：1.為了減少環境光對識別效果的影響，紅外有源光源的強度應高於環境光強度，這大大減小了識別距離。2.有源光源會在眼鏡上產生明顯的反射，從而降低眼睛的定位精度。3.現有的可見光圖片無法利用，用戶不得不重建近紅外圖片庫，這會浪費大量的時間和精力。4.長期使用有源光源後，會發生損壞和衰減，這會在後期造成更多維護。

3）3D成像識別技術

3D圖像識別技術是面部識別的重要發展和發現。當前，大多數面部識別應用限於二維圖像。本質上，人臉是3D模型。2D人臉識別容易受到姿勢，光照，表情等因素的影響，因為2D圖像存在缺陷，即不能很好地表達深度信息。如果深入學習是要從人的認知角度理解面部識別，那麼3D技術會從現實模型中反映出面部識別。
目前，關於3D面部識別的算法研究還不如2D面部識別技術那麼豐富和深入。許多因素限制了這種技術的發展。首先，3D面部識別通常需要特定的採集設備，例如3D相機或雙目相機。這種收集裝置目前很昂貴，並且主要用於特定情況。其次，3D建模過程需要大量的計算，並且對硬件的要求很高，這限制了當前的應用。第三，缺乏3D人臉識別數據庫。研究人員缺乏訓練樣本和測試樣本，因此無法進行更深入的理論研究。
當前，常見的3D成像模塊包括：3D結構光識別模塊，3D TOF識別模塊和雙目3D成像識別模塊。
與傳統相機相比，3D相機在硬件方面的最大差異是在前端引入了vcsel模塊。3D相機具有以下特點：可以獲取平面圖像和拍攝對象的深度信息，即3D位置和大小信息。它通常由多台攝像機+深度傳感器組成。
結構光方案適用於消費電子產品的正面3D成像，並且用於近距離場景。但是，ToF方案適用於消費電子產品的背面3D成像，並且用於遠距離和室外強烈干擾的環境。由於檢測範圍太小（小於1m）並且存在許多長距離檢測問題，因此雙目3D視覺方案的應用場景很少。
我們的防面部識別隱私眼鏡採用獨特的光學手段，成功攔截了某些可見光，紅外光和紅外線激光的傳輸，並干擾了相機對眼睛和周圍關鍵面部信息的收集和檢測。因此，面部檢測系統的識別率下降甚至失敗。此外，數據庫對新面部信息的正確記錄可能會受到干擾。