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¿Qué es el sistema de reconocimiento facial? | HFSeguridad

2022/09/06
¿Qué es el sistema de reconocimiento facial?
HF SEGURIDAD

El sistema de reconocimiento facial es una nueva tecnología biométrica con tecnología de reconocimiento facial como núcleo, y es una tecnología altamente sofisticada que está siendo atacada en el campo internacional de la ciencia y la tecnología en la actualidad.


Introducción a la tecnología

La tecnología de reconocimiento facial se basa en las características del rostro humano, en la imagen del rostro de entrada o en la transmisión de video. En primer lugar, determina si hay un rostro humano y, si lo hay, proporciona información sobre la posición, el tamaño y la ubicación de cada órgano facial principal. En un sentido amplio, el reconocimiento facial en realidad incluye una serie de tecnologías relacionadas para construir un sistema de reconocimiento facial, incluida la adquisición de imágenes faciales, posicionamiento facial, preprocesamiento de reconocimiento facial, confirmación de identidad y búsqueda de identidad, etc.; mientras que en un sentido estricto, el reconocimiento facial se refiere específicamente a la tecnología o sistema para la confirmación de identidad o búsqueda de identidad a través de rostros.

Las características biométricas estudiadas por la tecnología de reconocimiento biométrico incluyen rostro, huella dactilar, huella palmar, iris, retina, voz, forma del cuerpo, hábitos personales (como la fuerza y ​​frecuencia de las pulsaciones del teclado, firma), etc. Las tecnologías de reconocimiento correspondientes son reconocimiento facial, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de iris, reconocimiento de retina, reconocimiento de voz (el reconocimiento de voz se puede utilizar para el reconocimiento de identidad y también para el reconocimiento de contenido de voz, solo el primero pertenece a la tecnología de reconocimiento biométrico), reconocimiento de forma corporal, teclado reconocimiento de toques, reconocimiento de firma, etc.

HFSecurity Face Recognition System Terminal

Terminal del sistema de reconocimiento facial HFSecurity


En segundo lugar, el principio de la tecnología.

La tecnología de reconocimiento facial consta de tres partes.

(1) Detección de rostros

La detección de rostros se refiere a determinar si existe una imagen de rostro en una escena dinámica con un fondo complejo y separar dicha imagen de rostro. En general, hay varios métodos de la siguiente manera.

①Método de plantilla de referencia

primero diseñe una plantilla o varias plantillas de caras estándar, luego calcule el grado de coincidencia entre las muestras de la colección de prueba y las plantillas estándar, y determine la presencia de caras mediante el umbral.

②Método de la regla de las caras

Dado que las caras tienen ciertas características de distribución estructural, el llamado método de regla de cara extrae estas características para generar reglas correspondientes para determinar si las muestras de prueba contienen caras.

③Método de aprendizaje de muestra

Este método, es decir, utiliza el método de la red neuronal artificial en el reconocimiento de patrones, es decir, genera clasificadores aprendiendo del conjunto de muestras faciales y el conjunto de muestras no faciales.

(iv) Método del modelo de color de piel

Este método se basa en la ley de concentración relativa de la distribución del color de la piel del rostro en el espacio de color para la detección.


(2) Seguimiento facial

El seguimiento de rostros se refiere al seguimiento dinámico de objetivos de los rostros detectados. Específicamente, se utiliza un enfoque basado en modelos o un enfoque basado en modelos y basado en movimiento combinado. Además, el uso del seguimiento del modelo de color de la piel no es un medio simple y efectivo.


(3) Comparación de rostros

La comparación de rostros es la identificación de la imagen de rostro detectada o la búsqueda de objetivos en la biblioteca de imágenes de rostros. De hecho, significa que la imagen de la cara muestreada se compara con la imagen de la cara de stock y la mejor coincidencia se encuentra principalmente utilizando dos métodos de descripción: vector de características y plantilla de patrón de cara.

① Método de vector de características

Este método sirve para determinar el tamaño, la posición, la distancia y otros atributos de los contornos faciales del iris, la nariz, las comisuras de la boca y otras imágenes faciales antes de calcular sus características geométricas, que forman un vector de características que describe la imagen facial.

②Método de plantilla de patrón facial

Este método consiste en almacenar una serie de plantillas de caras estándar o plantillas de órganos de caras en la biblioteca y hacer coincidir todos los píxeles de la imagen de la cara muestreada con todas las plantillas de la biblioteca utilizando la métrica de correlación normalizada al realizar la comparación.


Preprocesamiento de imágenes faciales

Preprocesamiento de imágenes faciales: el preprocesamiento de imágenes para rostros es el proceso de procesamiento de imágenes en función de los resultados de 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 con corrección de escala de grises, filtrado de ruido y otro procesamiento de imágenes en la etapa inicial del procesamiento 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.


Extracción de características de la imagen de la cara

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 de un rostro humano. Los métodos de extracción de características faciales se resumen en dos categorías principales: una son los métodos de caracterización basados ​​en el conocimiento; el otro son los métodos de caracterización basados ​​en características algebraicas o aprendizaje estadístico.


Los métodos de caracterización basados ​​en el conocimiento se basan principalmente en las descripciones de forma de los órganos de la cara y las características de distancia entre ellos para obtener datos de características que pueden ayudar a la clasificación de caras, y sus componentes de características suelen incluir la distancia euclidiana, la curvatura y el ángulo entre puntos característicos. El rostro humano consta de partes como los ojos, la nariz, la boca y la barbilla, etc. Las descripciones geométricas de estas partes y las relaciones estructurales entre ellas se pueden utilizar como características importantes para el reconocimiento facial, y estas características se denominan características geométricas. La caracterización de rostros basada en el conocimiento incluye principalmente métodos basados ​​en características geométricas y métodos de coincidencia de plantillas.

Los sistemas de reconocimiento facial, que utilizan ampliamente algoritmos de análisis de características de área, integran tecnología de procesamiento de imágenes por computadora y principios de bioestadística en uno, usan tecnología de procesamiento de imágenes por computadora para extraer puntos de características de retratos de videos y usan principios de bioestadística para analizar y establecer modelos matemáticos, tienen un amplio desarrollo perspectiva.


Aplicaciones

El uso de los sistemas de reconocimiento facial por parte del gobierno mexicano se puede describir como uno de los usos más innovadores de esta tecnología, y la utilizan para identificar a los votantes fraudulentos (a través del registro duplicado). Para controlar los resultados de las elecciones, las personas se registran varias veces con diferentes nombres para poder votar varias veces. No es fácil encontrar a estas personas utilizando métodos tradicionales.

Muchas personas no acuden a las ventanillas de los bancos para retirar dinero, sino que utilizan los cajeros automáticos. El reconocimiento facial elimina el potencial de actividad delictiva.

Con la tecnología de reconocimiento facial, los funcionarios pueden encontrar votantes registrados duplicados buscando imágenes faciales en la base de datos de votantes. Comparan las nuevas imágenes con los registros archivados para encontrar personas que intentan registrarse con varios nombres. Esta tecnología se utilizó en las elecciones presidenciales de México de 2000 y se espera que pronto se aplique a las elecciones locales.

Otras posibles aplicaciones incluyen la seguridad en los cajeros automáticos y durante los retiros de efectivo. El software puede verificar rápidamente la cara de un cliente. Con el consentimiento del usuario, el cajero automático o mostrador de retiro toma una foto digital del cliente. El software FaceIt luego usa esa foto para generar una impresión facial, evitando el robo de identidad del cliente y las transacciones fraudulentas. Con el uso del software de reconocimiento facial, no es necesario utilizar una tarjeta de identificación, una tarjeta bancaria o un número de identificación personal (PIN) para confirmar la identidad de un cliente.

Esta tecnología biométrica también se puede utilizar para asegurar archivos informáticos. IBM ha incorporado esta tecnología en el protector de pantalla de sus portátiles Thinkpad de las series A, T y X.

El software de reconocimiento facial se puede usar para bloquear su computadora.

Aunque la tecnología de reconocimiento facial se puede usar para proteger su información privada, es fácil piratear un sistema y obtener acceso a su privacidad simplemente tomando una foto sin que se dé cuenta. Como muchas otras tecnologías en evolución, la tecnología de reconocimiento facial, aunque tiene un potencial increíble, todavía tiene algunos defectos.

El 5 de marzo de 2013, el gobernador del estado de Nueva York, Andrew Cuomo, anunció que el estado había utilizado la tecnología de reconocimiento facial para investigar 13 000 casos de fraude de identidad, lo que resultó en 2500 arrestos y otras 5000 personas enfrentando investigaciones criminales. Las licencias de conducir y las tarjetas de identificación de EE. UU. son emitidas de manera centralizada por el Departamento de Vehículos Motorizados, y una licencia de automóvil es equivalente a una tarjeta de identificación. Según el gobierno del estado de Nueva York, a partir de 2010, el Departamento de Vehículos Motorizados del Estado de Nueva York usó tecnología de reconocimiento facial para unir todas las fotos de los solicitantes con más de 20 millones de fotos en su base de datos y encontró 13,000 licencias de conducir o tarjetas de identificación sospechosas, con algunas personas que incluso tienen varias tarjetas de identificación con diferentes nombres al mismo tiempo.

HFSecurity Face Recognition System Application

Aplicación del sistema de reconocimiento facial HFSecurity


Julio de 2013. Una empresa finlandesa lanzó el primer sistema de pago "cara" del mundo. Al momento de pagar, los consumidores simplemente miran una cámara en la pantalla de POS en el registro, y el sistema automáticamente toma una foto, escanea la cara del consumidor y luego hace clic en la pantalla táctil para confirmar la transacción después de que se muestre la información de identidad. No se requiere tarjeta de crédito, billetera o teléfono celular. Todo el proceso de transacción no supera los 5 segundos. Sin embargo, algunas personas creen que “esta vez, por lo general, basta con sacar la cartera”. La startup finlandesa Uniqul ha solicitado una patente para este sistema de pago "rostro" basado en el reconocimiento facial.


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