Yüz tanıma teknolojisi

Yüz tanıma teknolojisi, yüzleri tanımak için analiz ve karşılaştırma için bilgisayar teknolojisinin kullanılması anlamına gelir.Yüz tanıma, yüz izleme algılama, görüntü yakınlaştırmasının otomatik ayarlanması, gece kızılötesi algılama, poz yoğunluğunun otomatik olarak ayarlanması ve diğer teknolojileri içeren popüler bir bilgisayar teknolojisi araştırma alanıdır.

Yüz tanıma teknolojisi, bireyleri organizmanın biyolojik özelliklerinden ayıran (genellikle kişiyi ifade eder) biyometrik tanıma teknolojisine aittir.

Teknolojiye Giriş

Yüz tanıma teknolojisi, kişinin yüz özelliklerine, giriş yüzü görüntüsüne veya video akışına dayanır.Önce insan yüzü olup olmadığını belirleyin.Bir insan yüzü varsa, buna ayrıca her büyük yüz organının yeri, boyutu ve konum bilgisi denir.Ve bu bilgilere dayanarak, her yüzün içerdiği kimlik özelliklerini daha da çıkarın ve her yüzün kimliğini belirlemek için bunları bilinen yüzlerle karşılaştırın.

Geniş yüz tanıma anlayışı, yüz görüntüsü toplama, yüz konumlandırma, yüz tanıma önleme, kimlik doğrulama ve kimlik arama vb. Dahil olmak üzere yerleşik yüz tanıma sisteminin çeşitli ilgili teknolojilerini içerir;Yüz tanımanın dar duygusu özellikle geçen insanları ifade ederken Yüz doğrulama veya kimlik arama teknolojisi veya sistemi.

Teknik Prensip

Yüz tanıma teknolojisi üç bölümden oluşur:
(1) Yüz algılama

Yüz algılama, dinamik bir sahnede ve karmaşık bir arka planda bir yüz görüntüsü olup olmadığına karar vermek ve yüz görüntüsünü ayırmaktır.Genellikle aşağıdaki yöntemler vardır:

①Referans şablon yöntemi

Önce bir veya birkaç standart yüz şablonu tasarlayın, ardından testte toplanan numune ile standart şablon arasındaki eşleşme derecesini hesaplayın ve bir yüz olup olmadığını belirlemek için eşiği kullanın;

Yüz kuralı yöntemi

İnsan yüzleri belirli yapısal dağılım özelliklerine sahip olduğundan, sözde yüz kuralı yöntemi, test numunesinin insan yüzleri içerip içermediğini belirlemek için karşılık gelen kuralları oluşturmak için bu özellikleri çıkarır;

③Örnek öğrenme yöntemi

Bu yöntem, örüntü tanımada yapay sinir ağı yöntemini benimser, yani sınıflandırıcı, yüz görüntüsü örnek kümesi ve yüz olmayan görüntü örnek kümesi öğrenilerek oluşturulur;

④ Ten rengi modeli yöntemi

Bu yöntem, tespit için renk uzayında yüz ten renginin göreceli olarak konsantre dağılımına dayanmaktadır.

⑤Karakteristik yüz yöntemi

Bu yöntem, tüm yüzey görüntü setlerini bir yüzey görüntüsü alt uzayı olarak görür ve test numunesi ile alt uzaydaki projeksiyonu arasındaki mesafeye bağlı olarak bir yüzey görüntüsü olup olmadığına karar verir.

Yukarıdaki beş yöntemin gerçek tespit sistemlerinde de kapsamlı bir şekilde kullanılabileceğini belirtmek gerekir.

(2) Yüz izleme

Yüz izleme, tespit edilen yüzün dinamik hedef takibini ifade eder.Özellikle, modele dayalı bir yöntem veya hareket ve modelin bir kombinasyonu kullanılır.Ek olarak, ten rengi modeli takibini kullanmak da basit ve etkili bir yöntemdir.

(3) Yüz karşılaştırması

Yüz karşılaştırması, tespit edilen yüzün kimliğini doğrulamak veya yüz görüntüsü kitaplığında bir hedef aramaktır.Bu aslında örneklenen yüz görüntülerinin sırasıyla hazır yüz görüntüleriyle karşılaştırıldığı ve en iyi eşleşen nesnenin bulunduğu anlamına gelir.Bu nedenle, yüz görüntüsünün açıklaması, yüz tanımanın spesifik yöntemini ve performansını belirler.Esas olarak iki açıklama yöntemi kullanılır: özvektör ve yüz dokusu şablonu:

① Özellik vektör yöntemi

Yöntem, önce göz irisi, burun ve ağız köşeleri gibi yüz özelliklerinin boyutunu, konumunu, mesafesini ve diğer özelliklerini belirlemek ve ardından geometrik özellik miktarlarını hesaplamaktır ve bu özellik miktarları yüz görüntüsünü tanımlayan bir özellik vektörü oluşturur.

②Yüz desen şablonu yöntemi

Yöntem, bir dizi standart yüz görüntüsü şablonunu veya yüz görüntü organı şablonunu kitaplıkta saklamaktır ve karşılaştırma sırasında, örneklenen yüz görüntüsünün tüm pikselleri, normalleştirilmiş bir korelasyon ölçüsü kullanılarak kitaplıktaki tüm şablonlarla eşleştirilir.Ek olarak, otokorelasyon ağlarını veya özellikleri ve şablonları birleştirmek için örüntü tanımayı kullanan yöntemler vardır.

Yüz tanıma teknolojisinin özü aslında "kısmi insan vücudu özellik analizi" ve "grafik / sinir tanıma algoritmasıdır."Bu algoritma, insan yüzünün çeşitli organlarını ve karakteristik kısımlarını kullanan bir yöntemdir.Örneğin, geometrik ilişkilere karşılık gelen çok sayıda veriden oluşan tanımlama parametreleri, veritabanındaki tüm orijinal parametrelerle karşılaştırılır, değerlendirilir ve onaylanır.Genellikle karar süresi 1 saniyeden azdır.

Tanıma süreci

Genel olarak üç adıma ayrılır:

(1) Önce insan yüzünün yüz profil dosyasını oluşturun.Yani, kamera, birim personelinin yüz görüntü dosyalarını toplamak veya yüz görüntü dosyalarını oluşturmak için fotoğraflarını çekmek için kullanılır ve bu yüz görüntü dosyaları, yüz baskı kodlarında oluşturulur ve saklanır.

(2) Mevcut insan yüzü görüntüsünü alın.Yani, giren ve çıkan mevcut kişinin yüz görüntüsünü yakalamak için kamerayı kullanın veya bir fotoğraf girişi yapın ve mevcut yüz görüntüsü dosyasından yüz dokusu kodunu oluşturun.

(3) Dosya envanteri ile karşılaştırmak için mevcut yüz dokusu kodunu kullanın.Bu, mevcut yüz dokusu kodunu dosya envanterindeki yüz dokusu kodu ile aramak ve karşılaştırmak içindir.Yukarıda bahsedilen "yüz dokusu kodlama" yöntemi, insan yüzünün temel özelliklerine ve başlangıcına göre çalışır.Bu yüz dokusu kodlaması, ışık, cilt tonu, yüz kılı, saç modeli, gözlük, ifade ve duruş değişikliklerine direnebilir ve milyonlarca insandan bir kişiyi doğru bir şekilde tanımlayabilmek için güçlü bir güvenilirliğe sahiptir.Yüz tanıma süreci, sıradan görüntü işleme ekipmanı kullanılarak otomatik, sürekli ve gerçek zamanlı olarak tamamlanabilir.