Система розпізнавання облич Visible Light має велику продуктивність і надійність в порівнянні з класичними інфрачервоними терміналами розпізнавання, і має здатність до самонавчання. Розпізнавання обличчя – одна з передових біометричних технологій, що має величезні перспективи росту в майбутньому. Наявні технологічні проблеми до недавніх пір обмежували застосування таких систем. Основними проблемами ранніх версій були високі вимоги до апаратних платформ і їх продуктивності, до зовнішнього освітлення, кутах установки камер і захисту від підроблених ідентифікацій.
Щоб заповнити ці технологічні недоліки компанією ZKTeco було розроблено абсолютно нова технологія розпізнавання осіб, ключовою особливістю якої є використання технології глибокого самонавчання.
Вдосконалене розпізнавання особи в видимому світлі – це вдосконалена версія попередньої технології розпізнавання осіб, не тільки підходить для загального застосування, але і здатна виконувати розширені завдання розпізнавання в динамічному середовищі. Його передова функція протидії Спуфінга допоможе будь-якому бізнесу з високими вимогами до безпеки зробити його більш надійним технологічним рішенням в порівнянні з іншими.
Захист від підроблених ідентифікацій (антиспуфінг) – одна з найважливіших завдань усіх видів біометричних технологій, включаючи і розпізнавання осіб. Використання фото або відео із зображенням обличчя – найпростіший і популярний спосіб пройти ідентифікацію. Щоб захистити систему від таких ситуацій, компанією ZKTeco був створений програмний модуль виявлення «живого» об’єкта, здатний самовдосконалюватися завдяки алгоритмам самонавчання. Навчання ґрунтується на вивченні відмінностей між реальною людиною і фотографією або відео, таких як освітлення, текстура.
Класифікація на основі рідкісних ознак використовується для збільшення швидкості розпізнавання і для зниження необхідної обчислювальної потужності. Зазначений алгоритм використовує математичні лінійні характеристики сусідніх пікселів і самонавчальний алгоритм виділення ознак. Використання оптимізованих алгоритмів дозволяє проводити ідентифікацію менш ніж за 1 секунду.
Розпізнавання обличчя зазвичай проводиться в динамічному середовищі, де змінюється інтенсивність джерел світла, кути огляду і відстань до камери. Технологія самонавчання дозволяє системі самостійно витягувати і фільтрувати характеристики для вивчення відмінностей при різній відстані, позі, куті огляду і яскравості джерел світла. Що дозволяє екстраполювати і поліпшити вихідне зображення, навіть якщо відстань, освітлення і кут розташування менше ідеального. Система розпізнавання облич Visible Light може працювати навіть при низьких рівнях освітленості.
Традиційне розпізнавання осіб проходить через чотири основних етапи: виявлення, вирівнювання, витяг ознак і розпізнавання. Вдосконалене розпізнавання особи в видимому світлі включає в себе кілька додаткових етапів, щоб доповнити цю технологію.
Виявлення Visible Light
Система спочатку визначить, чи є особа на зображенні або відео. Під час виявлення програма з високою точністю дозволяє знаходити особи незалежно від їх розміру і зовнішньої освітленості. |
|
Визначення пози Visible Light
Алгоритми визначення пози дозволяють точно визначити тривимірні кути нахилу об’єкта. Точність особливо важлива для подальшої тривимірного відновлення зображення. |
|
Аналіз якості Visible Light
Після оцінки пози буде проаналізована яскравість і чіткість зображення, щоб гарантувати, що якість потрапляє в допустимий діапазон, і відсіяти зображення, які класифікуються як невпізнанні, для запобігання втрат обчислювальної потужності. |
|
Вирівнювання Visible Light
Вирівнювання особи -це позиціонування очей, носа і рота людини в зазначених рамках. Цей процес використовує 2D перетворення, включаючи рух, масштабування і обертання. Вирівняні зображення більш ефективні для ідентифікації. |
|
Витяг ознак Visible Light
Далі спеціальний алгоритм аналізує зображення, досліджуючи сусідні пікселі, формує криві, визначить краї і визначає форми. Після цього ми можемо отримати набір специфічних ознак, характерних для даної людини і виконати порівняння з наявними шаблонами. |
На відміну від «живого» людського обличчя, обличчя на фотографії переміщається разом з усією фотографією, включаючи фон фотографії. З огляду на цю особливість, програма спочатку захоплює відео послідовність і аналізує сусідні кадри, виділяє контури особи і аналізує поведінку пікселів на кордоні в часі, що дозволяє зрозуміти використовується реальний фон або фотографія.
Самонавчання сприяє виявленню відмінностей між живим людським обличчям і відеозаписом. Аналізується текстура і дозвіл, навколишні об’єкти, фонове зображення та ін., Що дозволяє виявити рамку смартфона або планшета і виявити спробу помилковою ідентифікації.