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Reconocimiento Facial e Identificación Biométrica | HFSeguridad

2022/08/22
Breve análisis de la tecnología de reconocimiento facial

 

El reconocimiento facial es una tecnología biométrica basada en la información de las características del rostro humano. Utiliza una cámara o una cámara para capturar una imagen o un flujo de video que contiene un rostro humano y detecta y rastrea automáticamente el rostro en la imagen y realiza el procesamiento relacionado en el rostro detectado. El reconocimiento facial necesita acumular una gran cantidad de datos relacionados con las imágenes faciales para validar el algoritmo y mejorar continuamente la precisión del reconocimiento.


Los sistemas de reconocimiento facial existentes pueden lograr resultados de reconocimiento satisfactorios en condiciones ideales de colaboración y adquisición del usuario. Sin embargo, la tasa de reconocimiento de los sistemas existentes disminuirá repentinamente bajo la condición de falta de cooperación de los usuarios y condiciones de adquisición menos que ideales. Por ejemplo, al comparar una cara con una cara almacenada en el sistema, como afeitarse, cambiar el peinado, usar más anteojos o cambiar las expresiones, la comparación puede fallar.


La tecnología de reconocimiento facial es uno de los algoritmos de análisis de características regionales más utilizados en tecnología biométrica, que integra tecnología de procesamiento de imágenes por computadora y principios de bioestadística en uno, utilizando tecnología de procesamiento de imágenes por computadora para extraer puntos de características de imágenes humanas del video y usando principios de bioestadística para analizar y establecer modelos matemáticos, es decir, plantillas de rasgos faciales. La plantilla de características faciales completa se utiliza para analizar las características con la imagen de la cara del sujeto, y se otorga un valor de similitud de acuerdo con el resultado del análisis. Este valor se utiliza para determinar si la persona es la misma.


La ventaja del reconocimiento facial radica en su naturalidad y la ausencia de rasgos percibidos del individuo evaluado. Por naturalidad, queremos decir que el método de reconocimiento es el mismo que las características biométricas utilizadas por los humanos en la identificación individual. Por ejemplo, el reconocimiento facial distingue a las personas mediante la observación y la comparación de rostros y la distinción de identidades, además del reconocimiento natural, así como el reconocimiento de voz, el reconocimiento del tipo de cuerpo, etc. El reconocimiento de huellas dactilares, el reconocimiento del iris, etc. no son naturales porque los humanos u otros organismos no distinguen a las personas. por tales características biométricas. Las características no detectadas también son importantes en los métodos de reconocimiento, lo que los hace inofensivos y menos propensos a ser engañosos, ya que es menos probable que llamen la atención. El reconocimiento facial tiene tales características que utiliza la luz visible exclusivamente para adquirir información sobre imágenes faciales, pero a diferencia del reconocimiento de huellas dactilares o el reconocimiento del iris, que requieren el uso de sensores electrónicos de presión para capturar huellas dactilares, o luz infrarroja para capturar imágenes del iris, estos métodos de captura particulares se detectan fácilmente y, por lo tanto, se engañan más fácilmente con disfraces.


El reconocimiento facial se considera uno de los temas de investigación difíciles en el campo del reconocimiento biométrico e incluso de la inteligencia artificial. La dificultad del reconocimiento facial se debe principalmente a las características del rostro como rasgo biométrico, donde las diferencias entre diferentes individuos son muy pequeñas y la estructura del rostro es similar, incluso la estructura y la forma de los órganos faciales son muy similares. y esta característica es beneficiosa para el uso de la localización facial pero no para el reconocimiento facial. La forma del rostro humano es muy inestable, y las personas pueden producir muchas expresiones por los cambios del rostro, y la imagen visual del rostro cambia mucho en diferentes ángulos de observación. Además, el reconocimiento facial se ve afectado por muchos factores, como las condiciones de iluminación, la máscara del rostro, la edad, etc.


 En el reconocimiento facial, un tipo de variación debe magnificarse para que sirva como criterio para distinguir individuos, mientras que otro tipo de variación debe eliminarse porque pueden representar al mismo individuo. Un tipo de variación suele denominarse variación interclase y el otro variación intraclase. Para las caras, la variación intraclase tiende a ser mayor que la variación interclase, lo que dificulta distinguir a los individuos por la variación interclase con la interferencia de la variación intraclase. El reconocimiento facial se utiliza principalmente para el reconocimiento de identidad. Debido a la rápida popularidad de la videovigilancia, muchas aplicaciones de videovigilancia necesitan urgentemente una tecnología de identificación rápida estatal no cooperativa y de larga distancia para confirmar rápidamente la identidad del personal remoto y lograr una advertencia inteligente. La tecnología de reconocimiento facial es sin duda una buena opción. El uso de la tecnología de detección rápida de rostros puede encontrar rostros a partir de imágenes de video de vigilancia en tiempo real y compararlos con la base de datos de rostros en tiempo real, logrando así una identificación rápida.

face recognition device

dispositivo de reconocimiento facial


Ventajas de la tecnología de reconocimiento facial

 

Como tecnología de identificación biométrica emergente (Biometrics), la tecnología de reconocimiento facial tiene ventajas únicas en la aplicación en comparación con el reconocimiento del iris, el escaneo de huellas dactilares, el escaneo de la palma de la mano y otras tecnologías: fácil de usar, alta aceptación por parte del usuario La tecnología de reconocimiento facial utiliza una cámara universal como información de reconocimiento dispositivo de adquisición para completar el proceso de reconocimiento sin contacto sin que el objeto de reconocimiento se dé cuenta del proceso de reconocimiento. La destacada e intuitiva tecnología de reconocimiento facial se basa en la imagen del rostro humano, y el rostro humano es, sin duda, la fuente de información más intuitiva que se puede discriminar a simple vista, lo cual es conveniente para la confirmación manual y la auditoría, y para "juzgar a las personas por su apariencia". ” está en línea con la ley de la cognición humana. Alta precisión y velocidad de reconocimiento En comparación con otras tecnologías biométricas, la precisión de reconocimiento de la tecnología de reconocimiento facial es de alto nivel y la tasa de reconocimiento falso y la tasa de rechazo son bajas.


En aplicaciones con altos requisitos de seguridad, la tecnología de reconocimiento facial requiere que el objeto de reconocimiento esté físicamente presente en el sitio de reconocimiento, lo que dificulta que otros lo falsifiquen. La exclusiva capacidad de discriminación activa de la tecnología de reconocimiento facial garantiza que otros no puedan engañar al sistema de reconocimiento con fotos inactivas, títeres o figuras de cera. Esto es difícil de hacer con tecnologías biométricas como las huellas dactilares. Por ejemplo, la identidad de un usuario legítimo puede ser suplantada por un dedo amputado de un usuario legítimo sin que el sistema de identificación pueda detectarlo. El equipo utilizado por la tecnología de reconocimiento facial es una PC general, una cámara y otros equipos convencionales, ya que la computadora, el sistema de monitoreo de televisión de circuito cerrado, etc., han sido ampliamente utilizados, por lo que la mayoría de los usuarios utilizan la tecnología de reconocimiento facial sin agregar mucho especial. equipo, por lo tanto, no solo protege la inversión original del usuario, sino que también amplía la función del equipo existente del usuario, para satisfacer las necesidades de seguridad del usuario.


La información base es fácil de obtener La tecnología de reconocimiento facial se basa en la foto del rostro o la imagen del rostro tomada en tiempo real, por lo que es sin duda la más fácil de obtener. Bajo costo, fácil de promover el uso de la tecnología de reconocimiento facial porque el uso de equipos generales convencionales, el precio está en el rango aceptable para el usuario general, en comparación con otras tecnologías biométricas, los productos de reconocimiento facial tienen una relación rendimiento/precio muy alta. En resumen, la tecnología de reconocimiento facial es una tecnología de identificación biométrica de alta precisión, fácil de usar, alta estabilidad, difícil de falsificar y rentable, con perspectivas de aplicación de mercado extremadamente amplias.

face card recognition device

dispositivo de reconocimiento facial

Desventajas de la tecnología de reconocimiento facial
 



El reconocimiento facial se considera uno de los temas de investigación más difíciles en el campo del reconocimiento biométrico e incluso en el campo de la inteligencia artificial. Las dificultades del reconocimiento facial se deben principalmente a las características del rostro como rasgo biométrico. La similitud no es muy diferente entre diferentes individuos, todas las caras tienen estructuras similares, e incluso la apariencia estructural de los órganos faciales es similar. Tales características son ventajosas para la localización usando el rostro, pero desfavorables para diferenciar individuos humanos usando el rostro. Además, el reconocimiento facial se ve afectado por muchos factores, como las condiciones de iluminación (por ejemplo, de día y de noche, en interiores y exteriores, etc.), muchas cubiertas para la cara (por ejemplo, máscaras, anteojos de sol, cabello, barba, etc.) y años.


En el reconocimiento facial, se supone que la primera clase de variaciones debe ampliarse y utilizarse como criterio para distinguir individuos, mientras que la segunda clase de variaciones debe eliminarse porque pueden representar al mismo individuo. El primer tipo de variación suele denominarse variación entre clases, mientras que el segundo tipo de variación se conoce como variación intraclase. En el caso de las caras, la variación intraclase suele ser mayor que la variación interclase, lo que hace que sea excepcionalmente difícil distinguir a los individuos que utilizan la variación interclase cuando se ven perturbados por la variación intraclase.


Proceso de tecnología de reconocimiento facial



El sistema de reconocimiento facial incluye principalmente cuatro componentes, que son: adquisición y detección de imágenes faciales, preprocesamiento de imágenes faciales, extracción de características de imágenes faciales y coincidencia y reconocimiento.


 1. Adquisición de imágenes faciales:

Se pueden capturar diferentes imágenes faciales a través de la lente de la cámara, como imágenes estáticas, imágenes dinámicas, diferentes posiciones, diferentes expresiones y otros aspectos que se pueden capturar bien. Cuando el usuario está dentro del rango de disparo del dispositivo de adquisición, el dispositivo de adquisición buscará y tomará automáticamente la imagen del rostro del usuario. Detección de rostros: la detección de rostros se utiliza principalmente en la práctica para el preprocesamiento del reconocimiento de rostros, es decir, para calibrar con precisión la posición y el tamaño de un rostro en una imagen. La imagen de la cara contiene características de patrones enriquecidos, como características de histograma, características de color, características de plantilla, características de estructura y características de Haar. La detección de rostros consiste en seleccionar la información útil de estos y utilizar estas funciones para lograr la detección de rostros.


 2. Preprocesamiento de la imagen de la cara:

El preprocesamiento de imágenes para rostros es el proceso de procesamiento de imágenes en función de los resultados de la detección de rostros y, finalmente, sirve para la extracción de características. La imagen original adquirida por el sistema a menudo no se puede usar directamente debido a diversas condiciones e interferencias aleatorias, y debe procesarse previamente en una etapa temprana del procesamiento de imágenes, como la corrección de escala de grises, el filtrado de ruido y otros procesamientos previos de imágenes. Para las imágenes de rostros, el proceso de preprocesamiento incluye principalmente la compensación de luz, la transformación de escala de grises, la ecualización de histogramas, la normalización, la corrección geométrica, el filtrado y la nitidez de las imágenes de rostros. 3.

Extracción de características de imágenes faciales: las características que se pueden usar en el sistema de reconocimiento facial generalmente se dividen en características visuales, características estadísticas de píxeles, características de coeficiente de transformación de imágenes faciales, características algebraicas de imágenes faciales, etc. La extracción de características faciales se realiza para ciertas características de la cara. La extracción de características faciales, también conocida como caracterización facial, es el proceso de modelado de características faciales. Los métodos de extracción de características faciales se resumen en dos categorías: uno son los métodos de caracterización basados ​​en el conocimiento; el otro son los métodos de caracterización de aprendizaje estadístico o basado en características algebraicas.

 Coincidencia y reconocimiento de imágenes faciales: los datos de características extraídos de la imagen facial se buscan y combinan con la plantilla de características almacenada en la base de datos mediante el establecimiento de un valor de umbral, y cuando la similitud supera este valor de umbral, se genera el resultado coincidente. El reconocimiento facial consiste en comparar las características del rostro a reconocer con la plantilla de características faciales obtenida y juzgar la información de identidad del rostro según el grado de similitud. Este proceso se divide en dos categorías: confirmación, que es un proceso de comparación de imágenes de uno a uno, y reconocimiento, que es un proceso de comparación de coincidencia de imágenes de uno a muchos.


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