Ko'rinadigan yorug'lik yuzni aniqlash tizimi

Texnologiya

Innovatsion VisibleLight yuzni tanish tizimi ajoyib ishlash va ishonchlilikka ega va o‘z-o‘zini o‘rganish qobiliyatiga ega. Yuzni tanish ilg'or biometrik texnologiyalardan biri bo'lib, kelajakda katta o'sish istiqboliga ega. Mavjud texnologik muammolar yaqin vaqtgacha bunday tizimlardan foydalanishni cheklab kelgan. Dastlabki versiyalarning asosiy muammolari apparat platformalari va ularning ishlashi, atrof-muhit yoritilishi, kamera burchaklari va soxta identifikatsiyadan himoya qilish uchun yuqori talablar edi.

Ushbu texnologik kamchiliklarni qoplash uchun biz yuzni aniqlashning mutlaqo yangi texnologiyasini ishlab chiqdik, uning asosiy xususiyati chuqur o'z-o'zini o'rganish texnologiyasidan foydalanishdir.

Xavfsizlikning maksimal darajasi va soxta identifikatsiyadan himoya qilish

Soxta identifikatsiyadan (anti-spoofing) himoya qilish biometrik texnologiyalarning barcha turlari, jumladan, yuzni tanishning eng muhim vazifalaridan biridir. Yuzning fotosurati yoki videosidan foydalanish identifikatsiya qilishning eng oson va eng mashhur usuli hisoblanadi. Tizimni bunday vaziyatlardan himoya qilish uchun biz o'z-o'zini o'rganish algoritmlari tufayli o'z-o'zini yaxshilashga qodir bo'lgan "tirik" ob'ektni aniqlash uchun dasturiy modul yaratdik. Trening yorug'lik, tekstura va rezolyutsiya kabi haqiqiy odam va fotosurat yoki video o'rtasidagi farqlarni o'rganishga asoslangan.

Optimallashtirilgan algoritmlar

Noyob xususiyatlar tasnifi (SRC) tanib olish tezligini oshirish va kerakli hisoblash quvvatini kamaytirish uchun ishlatiladi. Ushbu tasvir qo'shni piksellarning matematik chiziqli xarakteristikalaridan va o'z-o'zidan o'rganiladigan xususiyatlarni ajratib olish algoritmidan foydalanadi. Optimallashtirilgan algoritmlardan foydalanish 1 soniyadan kamroq vaqt ichida identifikatsiya qilish imkonini beradi.

Qiyin sharoitlarda tengsiz ishlash

Yuzni aniqlash odatda yorug'lik manbalarining intensivligi, ko'rish burchaklari va kameragacha bo'lgan masofa o'zgarib turadigan dinamik muhitda amalga oshiriladi. O'z-o'zini o'rganish texnologiyasi tizimga turli masofalar, pozalar, ko'rish burchaklari va yorug'lik manbalarining yorqinligidagi farqlarni o'rganish uchun xususiyatlarni mustaqil ravishda ajratib olish va filtrlash imkonini beradi. Bu masofa, yorug'lik va burchak idealdan kamroq bo'lsa ham, asl tasvirni ekstrapolyatsiya qilish va yaxshilash imkonini beradi. Tizim hatto past yorug'lik darajasida ham ishlashi mumkin.

Yuzni tanib olish yaxshilandi

An'anaviy yuzni tanib olish to'rtta asosiy bosqichdan o'tadi: aniqlash, tekislash, xususiyatni ajratib olish va tanib olish. Kengaytirilgan ko'rinadigan yorug'lik yuzni aniqlash ushbu texnologiyani to'ldirish uchun bir necha qo'shimcha qadamlarni o'z ichiga oladi.

Aniqlash Tizim avval tasvir yoki videoda yuz bor-yo‘qligini aniqlaydi. Aniqlash vaqtida dastur o'lchamlari va atrof-muhit yoritilishidan qat'i nazar, yuqori aniqlikdagi yuzlarni topish imkonini beradi.
Pozni aniqlash Pozni aniqlash algoritmlari ob'ektning uch o'lchovli burchaklarini aniq aniqlashi mumkin. Aniqlik, ayniqsa, 3D tasvirni qayta tiklash uchun juda muhimdir.
Sifat tahlili Pozni baholashdan so'ng, sifat maqbul diapazonga to'g'ri kelishiga ishonch hosil qilish uchun tasvirning yorqinligi va ravshanligi tahlil qilinadi va qayta ishlash quvvatini behuda sarflashning oldini olish uchun tanib bo'lmaydigan deb tasniflangan tasvirlarni o'chiradi.
Hizalama Yuzni tekislash - bu odamning ko'zlari, burni va og'zining belgilangan chegaralar ichida joylashishi. Bu jarayonda harakat, masshtablash va aylanish kabi 2D transformatsiyalardan foydalaniladi. Identifikatsiya qilish uchun tekislangan tasvirlar samaraliroq.
Xususiyatlarni chiqarish Keyinchalik, maxsus algoritm tasvirni tahlil qiladi, qo'shni piksellarni tekshiradi, egri chiziqlar hosil qiladi, qirralarni topadi va shakllarni aniqlaydi. Shundan so'ng, biz ma'lum bir shaxsga xos bo'lgan o'ziga xos xususiyatlar to'plamini olishimiz va mavjud shablonlar bilan taqqoslashimiz mumkin.

Fotosuratlar yordamida soxta identifikatsiyadan himoya qiling

"Tirik" inson yuzidan farqli o'laroq, fotosuratdagi yuz butun fotosurat, shu jumladan fotosurat foni bilan birga harakat qiladi. Ushbu xususiyatni hisobga olgan holda, dastur birinchi navbatda video ketma-ketlikni suratga oladi va qo'shni kadrlarni tahlil qiladi, yuz konturlarini chiqaradi va vaqt o'tishi bilan chegaradagi piksellarning harakatini tahlil qiladi, bu esa haqiqiy fon yoki fotosurat ishlatilayotganligini tushunishga imkon beradi.

Video yordamida soxta identifikatorlardan himoya qiling

O'z-o'zini o'rganish tirik odam yuzi va video yozuv o'rtasidagi farqlarni aniqlashga yordam beradi. Tekstura va piksellar sonini, atrofdagi ob'ektlar, fon tasvirlari va boshqalar tahlil qilinadi, bu esa smartfon yoki planshetning ramkasini aniqlash va noto'g'ri identifikatsiya qilish urinishini aniqlash imkonini beradi.

7. Identifikatsiya

Tanib olish - olingan ma'lumotlarni berilgan identifikatorlar bilan tasniflash, olingan xususiyatlarni naqshlar bilan o'zaro tasdiqlash orqali amalga oshiriladigan jarayon. Tan olish odatda ta'lim yoki identifikatsiya qilish uchun amalga oshiriladi:

O'rganish maqsadi

O'quv ma'lumotlari va mos keladigan yuz shablonini kiritgandan so'ng, dastur o'rganishni boshlaydi, uni egri chiziqlar, qirralar, shakllar hosil qilish uchun piksellarga qayta tuziladi. Bundan tashqari, burchak, poza, masofa va yorug'lik jihatidan farq qilishi mumkin bo'lgan o'quv ma'lumotlari to'plami bilan taqqoslash tizimga ular orasidagi farqni topishga va burchak masofasini kengaytirish yo'lini topishga va aniqroq va samarali identifikatsiya qilish imkonini beradi. .

Tan olish

Tanib olish vazifasi odatda ikkiga bo'linishi mumkin: 1: 1 tekshirish va 1: N taqqoslash. Tasniflagichlar yoki tasniflash usuli tanib olish sifati va ishlov berish vaqtiga sezilarli ta'sir qiladi. Noyob xususiyatlar tasnifi (SRC) qayta ishlangan ma'lumotlar miqdorini minimallashtirish orqali samaradorlikni oshirish uchun ishlatiladi, shu bilan tizimni qayta ishlash quvvatini kamaytiradi va ishlov berish vaqtini qisqartiradi.

Amaliy ilovalarda ishlash

Advanced Facial Recognition - bu dinamik muhitda yuzni aniqlashning turli vazifalarini bajarishga qodir yuqori darajada ilg'or texnologiya.

Texnologiyaning kelajagi

Hozirda biz yaqin infraqizil (NIR) va ko‘rinadigan spektr (VIS) asosida yuzni aniqlashning ko‘p modulli texnologiyasini ishlab chiqmoqdamiz. O'z-o'zini o'rganish moduli asosiy sifatida NIR tasvirini va ikkinchi darajali sifatida ikkita VIS tasvirini tanlaydi: bitta to'g'ri namuna va bitta noto'g'ri namuna. Asosiy chiziq sifatida NIR tasvirini tanlash va trening uchun tripletdan foydalanish asosiy va to'g'ri namuna o'rtasidagi farqni yanada kamaytiradi va noto'g'ri namunani osongina ajratib turadi.