Gesichtserkennungstechnologie

Gesichtserkennungstechnologie bezieht sich den auf Gebrauch von Computertechnologie, damit Analyse und Vergleich Gesichter erkennt. Gesichtserkennung ist ein populäres Computertechnologie-Forschungsfeld, einschließlich Spurhaltungsentdeckung des Gesichtes, automatische Anpassung des Bildlauten summens, Nachtinfrarotentdeckung, automatische Anpassung von Belichtungsintensität und andere Technologien.

Gesichtserkennungstechnologie gehört biometrischer Anerkennungstechnologie, die Einzelpersonen von den biologischen Eigenschaften des Organismus unterscheidet (bezieht im Allgemeinen sich die auf Person).

Technologie-Einleitung

Gesichtserkennungstechnologie basiert auf den Gesichtseigenschaften der Person, des Inputgesichtsbildes oder des Video-Streams. Zuerst bestimmen Sie, ob es ein menschliches Gesicht gibt. Wenn es ein menschliches Gesicht gibt, wird es weiter den Standort, die Größe und die Standortinformationen jedes bedeutenden Gesichtsorgans genannt. Und basiert auf diesen Informationen, fördern Sie, die Identitätseigenschaften zu extrahieren, die in jedem Gesicht, enthalten werden und vergleichen Sie es mit bekannten Gesichtern, um die Identität jedes Gesichtes zu identifizieren.

Der weiteste Sinn der Gesichtserkennung umfasst wirklich verschiedene in Verbindung stehende Technologien des eingebauten Gesichtserkennungssystems, einschließlich Gesichtsbildsammlung, Gesichtspositionierung, Gesichtserkennungsverhinderung, Identitätsüberprüfung und Identitätssuche, etc.; während das engstirnige der Gesichtserkennung sich speziell auf das Führen Leute der Technologie oder des Systems für Gesichtsüberprüfung oder Identitätssuche bezieht.

Technisches Prinzip

Gesichtserkennungstechnologie besteht aus drei Teilen:
(1) Gesichtsentdeckung

Gesichtsentdeckung bezieht sich das Beurteilen, ob es ein Gesichtsbild in einer dynamischen Szene und in einem komplexen Hintergrund gibt, und das auf Trennen des Gesichtsbildes. Es gibt im Allgemeinen die folgenden Methoden:

①Bezugsschablonenmethode

Erste Standardgesichtsschablonen des Entwurfs einer oder einige, dann berechnen den Grad des Zusammenbringens zwischen der Probe, die im Test gesammelt werden und der Standardschablone und benutzen die Schwelle, um zu bestimmen, ob es ein Gesicht gibt;

②Gesichtsregelmethode

Da menschliche Gesichter bestimmte strukturelle Verteilungseigenschaften haben, die so genannten Gesichtsregel-Methodenauszüge diese Eigenschaften, zum von entsprechenden Regeln zu erzeugen, um zu bestimmen, ob der Prüfling menschliche Gesichter enthält;

③Probe, die Methode lernt

Diese Methode nimmt die Methode des künstlichen neuralen Netzes in der Mustererkennung an, d.h. wird der Klassifikator erzeugt, indem man den Gesichtsbildbeispielsatz und den Nichtgesichtsbildbeispielsatz lernt;

④Hautfarbmodellmethode

Diese Methode basiert auf der verhältnismäßig starken Verteilung der Gesichtshautfarbe im Farbraum für Entdeckung.

⑤Charakteristische Gesichtsmethode

Diese Methode sieht alle Oberflächenbildmengen als ein Oberflächenbildteilraum und Richter an, ob es ein Oberflächenbild gibt, das auf dem Abstand zwischen dem Prüfling und seiner Projektion im Teilraum basiert.

Es ist wert, zu erwähnen, dass über fünf Methoden in den tatsächlichen Erfassungssystemen auch umfassend verwendet werden kann.

(2) Gesichtsspurhaltung

Die Gesichtsspurhaltung bezieht sich die auf dynamische Zielspurhaltung des ermittelten Gesichtes. Speziell wird eine Modell-ansässige Methode oder eine Kombination der Bewegung und des Modells verwendet. Darüber hinaus unter Verwendung der Hautfarbe ist die Modellspurhaltung auch eine einfache und effektive Methode.

(3) Gesichtsvergleich

Gesichtsvergleich ist, die Identität des ermittelten Gesichtes oder der Suche nach einem Ziel in der Gesichtsbildbibliothek zu überprüfen. Dieses bedeutet wirklich, dass die probierten Gesichtsbilder mit den Gesichtsbildern auf Lager der Reihe nach verglichen werden, und der beste zusammenpassende Gegenstand wird gefunden. Deshalb bestimmt die Beschreibung des Gesichtsbildes die spezifische Methode und die Leistung der Gesichtserkennung. Zwei Beschreibungsmethoden werden hauptsächlich angewendet: Eigenvektor und Gesichtsbeschaffenheitsschablone:

①EigenschaftsVektorverfahren

Die Methode ist, die Größe, Position, Abstand und andere Attribute von Gesichtseigenschaften wie Augeniris, Nase und Mundecken zuerst zu bestimmen, und ihre geometrischen Eigenschaftsquantitäten dann zu berechnen, und diese Eigenschaftsquantitäten bilden einen Eigenschaftsvektor, der das Gesichtsbild beschreibt.

②Gesichtsmuster-Schablonenmethode

Die Methode ist, einige Standardgesichtsbildschablonen zu speichern oder Bildorganschablonen in der Bibliothek gegenüberzustellen, und während des Vergleiches, werden alle Pixel des probierten Gesichtsbildes mit allen Schablonen in der Bibliothek unter Verwendung eines normalisierten Wechselbeziehungsmaßes zusammengebracht. Darüber hinaus, gibt es Methoden dass die Gebrauchsmustermustererkennung, zum von Autokorrelationsnetzen zu kombinieren oder von Eigenschaften und von Schablonen.

Der Kern der Gesichtserkennungstechnologie ist wirklich „teilweise Eigenschaftsanalyse des menschlichen Körpers“ und „grafischer/neuraler Anerkennungsalgorithmus.“ Dieser Algorithmus ist eine Methode, die verschiedene Organe und charakteristische Teile des menschlichen Gesichtes benutzt. Zum Beispiel werden die Identifizierungsparameter, die durch mehrfache Daten entsprechend geometrischen Verhältnissen gebildet werden, mit allen ursprünglichen Parametern in der Datenbank verglichen, beurteilt und bestätigt. Im Allgemeinen ist die Urteilzeit kleiner als 1 an zweiter Stelle.

Anerkennungsprozeß

Im Allgemeinen unterteilt in drei Schritte:

(1) zuerst eine Gesichtsprofildatei des menschlichen Gesichtes herstellen. Das heißt, wird die Kamera benutzt, um die Gesichtsbilddateien der Gesichter des Einheitspersonals zu sammeln oder ihre Fotos zu machen, um Gesichtsbilddateien zu bilden, und diese Gesichtsbilddateien werden in faceprint Codes erzeugt und gespeichert.

(2) erhalten das gegenwärtige Bild des menschlichen Gesichtes. Benutzen Sie das heißt, die Kamera, um das Gesichtsbild der gegenwärtigen hereinkommenden Person gefangenzunehmen und herauszunehmen oder einen Fotoinput zu nehmen, und erzeugen Sie den Gesichtsbeschaffenheitscode von der gegenwärtigen Gesichtsbilddatei.

(3) verwenden den gegenwärtigen Gesichtsbeschaffenheitscode, um mit dem Dateiinventar zu vergleichen. Das ist, den gegenwärtigen Gesichtsbeschaffenheitscode mit dem Gesichtsbeschaffenheitscode im Dateiinventar zu suchen und zu vergleichen. Die oben erwähnten „Gesichtsbeschaffenheitskodierungs“ Methodenarbeiten entsprechend den wesentlichen Eigenschaften und der Anfang des menschlichen Gesichtes. Diese Gesichtsbeschaffenheitskodierung kann Änderungen im Licht, im Hautton, im Gesichtshaar, in der Frisur, in den Gläsern, in den Ausdrücken und in der Lage widerstehen und hat starke Zuverlässigkeit, damit sie eine Person von den Millionen Leuten genau identifizieren kann. Der Gesichtserkennungsprozeß kann in der Realzeit unter Verwendung der gewöhnlichen Bildverarbeitungsausrüstung automatisch, ununterbrochen und abgeschlossen werden.