Reconnaissance faciale et identification biométrique | HFSecurity

La reconnaissance faciale est une technologie biométrique basée sur les informations sur les caractéristiques du visage humain. Il utilise une caméra ou une caméra pour capturer une image ou un flux vidéo contenant un visage humain, et détecte et suit automatiquement le visage dans l'image, et effectue un traitement associé sur le visage détecté. La reconnaissance faciale doit accumuler une grande quantité de données liées aux images de visage pour valider l'algorithme et améliorer en permanence la précision de la reconnaissance.

Les systèmes de reconnaissance faciale existants peuvent obtenir des résultats de reconnaissance satisfaisants dans des conditions idéales de collaboration et d'acquisition des utilisateurs. Cependant, le taux de reconnaissance des systèmes existants diminuera soudainement en cas de non-coopération des utilisateurs et de conditions d'acquisition moins qu'idéales. Par exemple, lors de la comparaison d'un visage avec un visage stocké dans le système, comme se raser, changer de coiffure, porter plus de lunettes ou changer d'expression, la comparaison peut échouer.

La technologie de reconnaissance faciale est l'un des algorithmes d'analyse des caractéristiques régionales largement utilisés dans la technologie biométrique, qui intègre la technologie de traitement d'image informatique et les principes biostatistiques en un seul, en utilisant la technologie de traitement d'image informatique pour extraire les points caractéristiques de l'image humaine de la vidéo et en utilisant les principes biostatistiques pour analyser et établir des modèles mathématiques, c'est-à-dire des modèles de caractéristiques faciales. Le modèle de caractéristique de visage complété est utilisé pour analyser les caractéristiques avec l'image du visage du sujet, et une valeur de similarité est donnée en fonction du résultat de l'analyse. Cette valeur est utilisée pour déterminer si la personne est la même.

L'avantage de la reconnaissance faciale réside dans son caractère naturel et l'absence de traits perçus de l'individu testé. Par naturalité, nous entendons que la méthode de reconnaissance est la même que les caractéristiques biométriques utilisées par les humains dans l'identification individuelle. Par exemple, la reconnaissance faciale distingue les individus en observant et en comparant les visages et en distinguant les identités, ainsi que la reconnaissance naturelle ainsi que la reconnaissance vocale, la reconnaissance du type de corps, etc. La reconnaissance des empreintes digitales, la reconnaissance de l'iris, etc. ne sont pas naturelles car les humains ou d'autres organismes ne distinguent pas les individus. par ces caractéristiques biométriques. Les caractéristiques non détectées sont également importantes dans les méthodes de reconnaissance, ce qui les rend inoffensives et moins susceptibles d'être trompeuses, car elles sont moins susceptibles d'attirer l'attention. La reconnaissance faciale a des caractéristiques telles qu'elle utilise la lumière visible exclusivement pour acquérir des informations sur les images du visage, mais contrairement à la reconnaissance des empreintes digitales ou à la reconnaissance de l'iris, qui nécessitent l'utilisation de capteurs de pression électroniques pour capturer les empreintes digitales, ou de la lumière infrarouge pour capturer les images de l'iris, ces méthodes de capture particulières sont facilement détectés et donc plus facilement usurpés par des déguisements.

La reconnaissance faciale est considérée comme l'un des sujets de recherche difficiles dans le domaine de la reconnaissance biométrique et même de l'intelligence artificielle. La difficulté de la reconnaissance faciale est principalement causée par les caractéristiques du visage en tant que caractéristique biométrique, où les différences entre les différents individus sont très faibles et la structure du visage est similaire, même la structure et la forme des organes du visage sont très similaires, et cette fonctionnalité est bénéfique pour l'utilisation de la localisation des visages mais pas pour la reconnaissance des visages. La forme du visage humain est très instable, et les gens peuvent produire de nombreuses expressions par les changements du visage, et l'image visuelle du visage change beaucoup sous différents angles d'observation. De plus, la reconnaissance faciale est affectée par de nombreux facteurs, tels que les conditions d'éclairage, le masque du visage, l'âge, etc.

 Dans la reconnaissance faciale, un type de variation doit être amplifié pour servir de critère de distinction des individus, tandis qu'un autre type de variation doit être éliminé car ils peuvent représenter le même individu. Un type de variation est généralement appelé variation interclasse et l'autre comme variation intraclasse. Pour les visages, la variation intra-classe a tendance à être supérieure à la variation inter-classe, ce qui rend difficile la distinction des individus par variation inter-classe avec l'interférence de la variation intra-classe. La reconnaissance faciale est principalement utilisée pour la reconnaissance d'identité. En raison de la popularité rapide de la vidéosurveillance, de nombreuses applications de vidéosurveillance ont un besoin urgent d'une technologie d'identification rapide à longue distance et non coopérative pour confirmer rapidement l'identité du personnel distant et obtenir un avertissement intelligent. La technologie de reconnaissance faciale est sans aucun doute un bon choix. L'utilisation de la technologie de détection rapide des visages permet de trouver des visages à partir d'images vidéo de surveillance en temps réel et de les comparer avec la base de données de visages en temps réel, réalisant ainsi une identification rapide.

appareil de reconnaissance faciale

En tant que technologie d'identification biométrique émergente (biométrie), la technologie de reconnaissance faciale présente des avantages uniques en matière d'application par rapport à la reconnaissance de l'iris, à la numérisation des empreintes digitales, à la numérisation de la paume et à d'autres technologies : facile à utiliser, acceptation élevée par les utilisateurs. La technologie de reconnaissance faciale utilise une caméra universelle comme information de reconnaissance. dispositif d'acquisition pour terminer le processus de reconnaissance sans contact sans que l'objet de reconnaissance ne remarque le processus de reconnaissance. La technologie intuitive de reconnaissance faciale exceptionnelle est basée sur l'image du visage humain, et le visage humain est sans aucun doute la source d'informations la plus intuitive qui peut être discriminée à l'œil nu, ce qui est pratique pour la confirmation et l'audit manuels, et «juger les gens par leur apparence » est conforme à la loi de la cognition humaine. Précision et vitesse de reconnaissance élevées Par rapport à d'autres technologies biométriques, la précision de reconnaissance de la technologie de reconnaissance faciale est à un niveau élevé, et le taux de fausse reconnaissance et le taux de rejet sont faibles.

Dans les applications avec des exigences de sécurité élevées, la technologie de reconnaissance faciale nécessite que l'objet de reconnaissance soit physiquement présent sur le site de reconnaissance, ce qui rend difficile la contrefaçon pour les autres. La capacité unique de discrimination active de la technologie de reconnaissance faciale garantit que les autres ne peuvent pas tromper le système de reconnaissance avec des photos, des marionnettes ou des figures de cire inactives. C'est difficile à faire avec des technologies biométriques telles que les empreintes digitales. Par exemple, l'identité d'un utilisateur légitime peut être usurpée par un doigt sectionné d'un utilisateur légitime sans que le système d'identification puisse le détecter. L'équipement utilisé par la technologie de reconnaissance faciale est un PC général, un appareil photo et d'autres équipements conventionnels, car l'ordinateur, le système de surveillance de la télévision en circuit fermé, etc. ont été largement utilisés, de sorte que la plupart des utilisateurs utilisent la technologie de reconnaissance faciale sans ajouter beaucoup de spécial équipement, protégeant ainsi non seulement l'investissement initial de l'utilisateur, mais élargissant également la fonction de l'équipement existant de l'utilisateur, pour répondre aux besoins de sécurité de l'utilisateur.

Les informations de base sont faciles à obtenir La technologie de reconnaissance faciale est basée sur la photo du visage ou l'image du visage prise en temps réel, c'est donc sans aucun doute la plus simple à obtenir. Faible coût, facile à promouvoir l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale car l'utilisation d'équipements généraux conventionnels, le prix se situe dans la plage acceptable pour l'utilisateur général, par rapport à d'autres technologies biométriques, les produits de reconnaissance faciale ont un rapport performances/prix très élevé. En résumé, la technologie de reconnaissance faciale est une technologie d'identification biométrique de haute précision, facile à utiliser, à haute stabilité, difficile à contrefaire et rentable, avec des perspectives d'application de marché extrêmement larges.

appareil de reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale est considérée comme l'un des sujets de recherche les plus difficiles dans le domaine de la reconnaissance biométrique et même dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les difficultés de la reconnaissance faciale sont principalement dues aux caractéristiques du visage en tant qu'élément biométrique. La similarité n'est pas très différente entre les différents individus, tous les visages ont des structures similaires, et même l'apparence structurelle des organes faciaux est similaire. De telles caractéristiques sont avantageuses pour la localisation par le visage, mais défavorables pour la différenciation des individus humains par le visage. De plus, la reconnaissance faciale est affectée par de nombreux facteurs tels que les conditions d'éclairage (par exemple, jour et nuit, intérieur et extérieur, etc.), de nombreux revêtements du visage (par exemple, masques, lunettes de soleil, cheveux, barbe, etc.), et âge.

En reconnaissance faciale, la première classe de variations est censée être élargie et utilisée comme critère de distinction des individus, tandis que la seconde classe de variations doit être éliminée car elles peuvent représenter le même individu. Le premier type de variation est généralement appelé variation interclasse, tandis que le second type de variation est appelé variation intraclasse. Pour les visages, la variation intra-classe est souvent supérieure à la variation inter-classe, ce qui rend exceptionnellement difficile la distinction des individus utilisant la variation inter-classe lorsqu'ils sont perturbés par la variation intra-classe.

Le système de reconnaissance faciale comprend principalement quatre composants, à savoir : l'acquisition et la détection d'images faciales, le prétraitement d'images faciales, l'extraction de caractéristiques d'images faciales, l'appariement et la reconnaissance.

 1. Acquisition d'images de visage :

Différentes images de visage peuvent être capturées à travers l'objectif de la caméra, telles que des images statiques, des images dynamiques, différentes positions, différentes expressions et d'autres aspects peuvent être bien capturés. Lorsque l'utilisateur se trouve dans la plage de prise de vue du dispositif d'acquisition, le dispositif d'acquisition recherche et prend automatiquement l'image du visage de l'utilisateur. Détection de visage : la détection de visage est principalement utilisée dans la pratique pour le prétraitement de la reconnaissance faciale, c'est-à-dire pour calibrer avec précision la position et la taille d'un visage dans une image. L'image du visage contient des caractéristiques de motif riches, telles que des caractéristiques d'histogramme, des caractéristiques de couleur, des caractéristiques de modèle, des caractéristiques de structure et des caractéristiques de Haar. La détection des visages consiste à en extraire les informations utiles et à utiliser ces fonctionnalités pour réaliser la détection des visages.

 2. Prétraitement de l'image du visage :

Le prétraitement des images pour les visages est le processus de traitement des images basé sur les résultats de la détection des visages et servant éventuellement à l'extraction des caractéristiques. L'image originale acquise par le système n'est souvent pas directement utilisable en raison de diverses conditions et d'interférences aléatoires, et doit être prétraitée à un stade précoce du traitement d'image, comme la correction des niveaux de gris, le filtrage du bruit et d'autres prétraitements d'image. Pour les images de visage, le processus de prétraitement comprend principalement la compensation de la lumière, la transformation des niveaux de gris, l'égalisation de l'histogramme, la normalisation, la correction géométrique, le filtrage et la netteté des images de visage. 3.

Extraction de caractéristiques d'image de visage : les caractéristiques pouvant être utilisées dans le système de reconnaissance faciale sont généralement divisées en caractéristiques visuelles, caractéristiques statistiques de pixels, caractéristiques de coefficient de transformation d'image de visage, caractéristiques algébriques d'image de visage, etc. L'extraction des caractéristiques du visage est effectuée pour certaines caractéristiques du visage. L'extraction des caractéristiques du visage, également appelée caractérisation du visage, est le processus de modélisation des caractéristiques des visages. Les méthodes d'extraction des caractéristiques faciales sont résumées en deux catégories : l'une est celle des méthodes de caractérisation basées sur les connaissances ; l'autre est des méthodes de caractérisation d'apprentissage basées sur des caractéristiques algébriques ou statistiques.

 Correspondance et reconnaissance d'image de visage : les données de caractéristiques extraites de l'image de visage sont recherchées et mises en correspondance avec le modèle de caractéristiques stocké dans la base de données en définissant une valeur de seuil, et lorsque la similarité dépasse cette valeur de seuil, le résultat correspondant est généré. La reconnaissance faciale consiste à comparer les caractéristiques du visage à reconnaître avec le modèle de caractéristiques faciales obtenu, et à juger les informations d'identité du visage en fonction du degré de similitude. Ce processus est divisé en deux catégories : la confirmation, qui est un processus de comparaison d'images un à un, et la reconnaissance, qui est un processus de comparaison de correspondance d'images un à plusieurs.

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