[REVIEW] Hệ Thống Nhận Diện Khuôn Mặt Hoạt Động Như Thế Nào? Update 09/2021

Bài này sẽ giới thiệu sơ sơ cho các bạn cách mà hệ thống nhận diện khuôn mặt phân biệt được mặt mọi người nhé!

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng máy tính tự động xác định hoặc nhận dạng một người dùng như vậy từ ảnh kỹ thuật số hoặc khung video từ video nguồn. Một trong những cách để làm điều này là so sánh các tính năng mặt trước từ hình ảnh và cơ sở dữ liệu cấu hình.

Xem thêm >>> Top 5+ Hệ Thống Kiểm Soát Ra Vào Bằng Thiết Bị Nhận Diện Khuôn Mặt Tốt Nhất 2021

Cách hoạt động hệ thống nhận diện khuôn mặt

nhận diện khuôn mặt

Cơ bản

Trước hết, khuôn mặt có thể được phân tích và nhận dạng, trước tiên cần tách biệt khỏi phần còn lại của cảnh

Tiếp tục đến, là mặt làm việc tích cực. Chúng tôi nhận dạng khuôn mặt của mọi người thông qua các điểm đặc biệt, hệ thống nhận dạng cũng vậy, nhưng nó đưa việc đánh giá các điểm đặc biệt lên một cấp độ cao hơn, chính xác hơn nhận thức trực quan của họ. tôi, bởi vì thị giác có thể bị đánh lừa

Mỗi khuôn mặt có nhiều điểm, các bộ phận được nâng lên thành điểm đặc trưng. Hệ thống nhận diện khuôn mặt xác định đây là những điểm nổi bật. Mỗi người có một nút khoảng 80 điểm. Không thể nhận dạng một số nút điểm như sau:

  • Khoảng cách giữa hai mắt
  • Chiều rộng mũi tên
  • Mắt sâu
  • Định dạng hình thức của xương gò má
  • Chiều dài của hàm

Một số thuật toán định dạng nhận dạng các tính năng định dạng, bằng cách trích xuất các giới hạn hoặc các đặc trưng, ​​từ một mặt phẳng hình ảnh của đối tượng. Từ đó thuật toán sẽ trích xuất thông tin, và các tính năng này sau đó sẽ được sử dụng để tìm kiếm các hình ảnh khác có tính năng phù hợp. Trong trường hợp sử dụng để nhận dạng, cần lưu trước các mặt thông tin để ghi nhớ. Các thuật toán sẽ đơn giản hóa tệp hình ảnh khuôn mặt và sau đó nén dữ liệu khuôn mặt, chỉ lưu dữ liệu hình ảnh nào là chủ sở hữu để nhận dạng định dạng.

Sau đó, muốn nhận dạng sẽ so sánh hình ảnh với các mặt dữ liệu.

Định dạng của toán học phải được chia sẻ theo hai hướng, đó là học tập, đó là xem vào đối tượng địa lý, hoặc trắc quang, là sử dụng phương pháp phương pháp để ‘chắt lọc’ một hình ảnh lớn của các giá trị và so sánh các giá trị với các mẫu để loại bỏ sự khác biệt.

Tuy nhiên, các trường hợp nhận dạng thường không phải lúc nào cũng được đo trong môi trường ổn định, có thể bị ảnh hưởng ngay lập tức do thiếu sáng, hoặc mặt nghiêng, do đó hiệu ứng có giá trị về mức độ chính xác. độ chính xác của kết quả.

Nâng cao

Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ, và với xu hướng 3D đang thịnh hành, tương tự, chúng ta có thể nhận dạng khuôn mặt 3D. Và tất cả, biết kỹ thuật này sẽ cải thiện độ chính xác bằng cách phân tích thêm thông tin để so sánh. Đây là một kỹ thuật sử dụng các biến 3D để nắm bắt thông tin về hình dạng của khuôn mặt và sử dụng các điểm nổi bật trên khuôn mặt được định hướng và dễ nhìn thấy nhất như đường cong của mắt, mũi và cằm để lấy vật thể. Đặc điểm này là duy nhất cho từng khía cạnh và không thay đổi theo thời gian.

Cách sử dụng độ sâu và trục của các bộ phận máy bay không bị ảnh hưởng bởi ánh sáng, do đó, tính năng nhận dạng mặt phẳng 3D có thể được sử dụng ngay cả trong bóng tối và có thể nhận dạng mặt phẳng từ nhiều góc độ. thay đổi với mức độ chênh lệch lên đến 90 độ. Và nhờ tính năng nhận diện khuôn mặt dựa trên hình ảnh 3-D, tính năng nhận dạng 3D có khả năng nhận diện khuôn mặt từ nhiều góc độ hơn. Lượng dữ liệu 3D làm cho độ chính xác tăng lên đáng kể nhờ sự phát triển của các cảm biến tinh vi giúp chụp ảnh khuôn mặt 3D tốt hơn. Hoạt động của cảm biến bằng cách chiếu ánh sáng có cấu trúc lên gương. Hàng hoặc nhiều hình ảnh biến thể cảm biến có thể được đặt trên cùng một chip CMOS — mỗi biến thể cảm biến chụp một phần khác nhau của hình ảnh.

Hiện đại, điện, có thể nhận dạng 3D, ngoài công việc phải sử dụng phần mềm 3D, hệ thống nhận dạng này cần trải qua một loạt các bước để xác định một vật thể:

Định dạng đã nhận
Đài phun nước một hình ảnh có thể được thực hiện bằng cách quét hình ảnh 2D có sẵn, hoặc sử dụng video để có hình ảnh trực tiếp của vật thể.

Liên kết
Sau khi ghi lại một mặt phẳng, hệ thống sẽ tính toán vị trí, kích thước và tư thế của đầu. Như đã cập nhật trước đó, hệ thống có thể nhận dạng mặt phẳng ở góc lên đến 90 độ, trong khi đối với ảnh 2D, khuôn mặt của chủ thể phải nghiêng ít nhất 35 độ về phía máy ảnh.

nhận diện khuôn mặt

Đo
Sau đó, hệ thống đo các đường cong trong mặt phẳng nhỏ hơn 1 milimet và tạo ra một mẫu thử nghiệm.

Hiện đại
Sau đó, hệ thống sẽ chuyển đổi nó từ một mẫu thành một mã duy nhất cho mỗi người. Đối với mỗi mẫu, mã này có dạng một nhóm đại diện cho số mặt của một đối tượng.

So sánh
Nếu như hình ảnh này có định dạng 3D và cơ sở dữ liệu cũng chứa hình ảnh 3D và cơ sở dữ liệu cũng chứa hình ảnh 3D, đó là công việc cho quá trình mà bạn phải xử lý mà không được thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với hình ảnh đó. Tuy nhiên, nếu hình ảnh vẫn ở định dạng 2D thì sẽ khó hơn một chút, vì công nghệ 3D tái tạo hình ảnh chân thực và sống động hơn so với hình ảnh 2D phẳng, bất động. Nhưng công nghệ mới có thể giải quyết được khó khăn này. Ví dụ, bên ngoài của mắt và bên trong của mắt cùng với đầu ti sẽ được đưa ra ngoài và đo lường. Sau khi đo xong, một thuật toán được áp dụng để chuyển các hình ảnh trong cơ sở dữ liệu sang định dạng 2D. Sau khi chuyển đổi, phần mềm sẽ so sánh hai hình ảnh 2D này với nhau để tìm ra đối tượng.

Xác minh hoặc xác định
Xác minh có nghĩa là một hình ảnh sẽ được so khớp với chỉ 1 hình ảnh trong cơ sở dữ liệu (tỷ lệ 1: 1). Ví dụ, một hình ảnh của bất kỳ đối tượng nào sẽ được đối sánh với một hình ảnh trong cơ sở dữ liệu của ủy ban xe để xác minh đối tượng đó là ai.

Còn lại có nghĩa là một hình ảnh sẽ được chiếu lên tất cả các hình ảnh trong cơ sở dữ liệu để tìm tỷ lệ đối tượng (hợp lệ 1: N). Sau đó, bạn phải ghi lại đối tượng hình ảnh và so sánh với toàn bộ cơ sở dữ liệu để biết đối tượng đó là ai.

Tuy nhiên, ngay cả một tình huống kỹ thuật 3D cũng có thể gặp rắc rối bởi các biểu hiện sắc thái trên khuôn mặt, vì nó có thể gây ra sự sai lệch trong phép đo cũng như trong việc xác định vị trí cần thiết để nhận dạng.

Đọc xong chắc các bạn cũng biết cách tránh nhận, làm mặt xấu để khỏi nhận

Mọi thứ đều có ưu và nhược điểm của nó, và việc áp dụng rộng rãi công nghệ nhận diện khuôn mặt vẫn còn là vấn đề tranh cãi về cách làm đúng. Nhưng bài viết này loltruyenky.vn chỉ muốn cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về cách thức hoạt động và được thực hiện tại công việc này sau khi tham khảo từ nhiều nguồn, vì vậy tôi hy vọng rằng bạn đã hiểu được ít nhất “một cái nhìn tổng quan”. “về hệ thống này. Cảm ơn mọi người đã đọc