Сочинение на тему Технология распознавания лиц

Информационный век быстро меняет способы завершения транзакций. Повседневные действия все чаще обрабатываются в электронном виде, а не карандашом и бумагой или лицом к лицу. Этот рост электронных транзакций привел к увеличению спроса на быструю и точную идентификацию и аутентификацию пользователей. Коды доступа для зданий, банковских счетов и компьютерных систем часто используют ПИН-код для идентификации и проверки безопасности.

Использование правильного PIN-кода позволяет получить доступ, но пользователь PIN-кода не проверен. Когда кредитные и банкоматные карты утеряны или украдены, неавторизованный пользователь часто может найти правильные личные коды. Несмотря на предупреждение, многие люди продолжают выбирать легко угадываемые PIN-коды и пароли: дни рождения, номера телефонов и номера социального страхования. Недавние случаи кражи личных данных обострили необходимость в методах доказательства того, что кто-то действительно является тем, кем он / она утверждает.

Технология распознавания лиц может решить эту проблему, поскольку лицо, несомненно, связано с ожидаемым его владельцем в случае идентичных близнецов. Это непередаваемо. Затем система может сравнить результаты сканирования с записями, хранящимися в центральной или локальной базе данных или даже на смарт-карте.

Что такое биометрия?

Биометрия – это уникальная, измеримая характеристика человека, которую можно использовать для автоматического распознавания человека или проверки личности человека. Биометрия может измерять как физиологические, так и поведенческие характеристики. Физиологическая биометрия (основанная на измерениях и данных, полученных при непосредственном измерении части человеческого тела), включает:

 
• Сканирование пальцев

 

• Распознавание лиц

 

• Iris-scan

 

• Retina-scan

 

• Ручное сканирование

Почему мы выбираем распознавание лиц по сравнению с другими биометрическими?

Есть несколько причин, чтобы выбрать распознавание лица. Это включает в себя следующее:

 
• Он не требует физического взаимодействия от имени пользователя.

 

• Он точен и обеспечивает высокий уровень регистрации и проверки.

 

• Не требуется эксперт для интерпретации результата сравнения.

 

• Он может использовать вашу существующую аппаратную инфраструктуру, существующие камеры и устройства захвата изображений будут работать без проблем

 

• Это единственная биометрическая система, позволяющая выполнять пассивную идентификацию в одном месте. Во многих средах (например, идентификация террориста в загруженном терминале аэропорта)

Распознавание лиц

Лицо – уникальная часть. Для распознавания лиц существует два типа сравнений:

 
1. Проверка. Именно здесь система сравнивает данного человека с тем, кем этот человек говорит, и представляет решение «да» или «нет».

 

2. Идентификация. Здесь система сравнивает данного человека со всеми другими людьми в базе данных и выдает ранжированный список совпадений.

Все технологии идентификации и аутентификации работают с использованием следующих четырех этапов:

 
• Захват: физический или поведенческий образец регистрируется системой во время регистрации, а также в процессе идентификации или проверки. b. Извлечение: уникальные данные извлекаются из образца и создается шаблон.

 

• Сравнение: шаблон сравнивается с новым образцом.

 

• Совпадение / несоответствие: система решает, совпадают ли функции, извлеченные из новых образцов, или нет совпадения d.

Модуль регистрации: автоматизированный механизм, который сканирует и захватывает цифровое или аналоговое изображение живых личных характеристик. База данных: другая сущность, которая обрабатывает сжатие, обработку, хранение и сжатие захваченных данных с сохраненными данными. Модуль идентификации: третий интерфейс с системой приложений.

Внедрение технологии распознавания лиц

Внедрение технологии распознавания лиц включает в себя следующие три этапа:

 
• Сбор данных

 

• Обработка ввода

 

• Классификация изображений лиц и принятие решений

Сбор данных

На вход можно записать видео с динамика или неподвижное изображение. Выборка длительностью 1 секунда состоит из 25-кадровой видеопоследовательности. Для создания трехмерного представления лица и защиты фотографий от несанкционированного доступа можно использовать несколько камер.

Обработка ввода

Модуль предварительной обработки определяет положение глаза и заботится об окружающем освещении и цветовой дисперсии. Во-первых, присутствие лиц или лиц в сцене должно быть обнаружено. Как только лицо обнаружено, оно должно быть локализовано. ? Некоторые подходы распознавания лица используют все лицо, в то время как другие концентрируются на компонентах лица и / или областях (таких как губы, глаза и т. Д.). Внешний вид лица может значительно измениться во время речи и в связи с выражением лица.

Классификация изображений лиц и принятие решений