얼굴 인식 온도 측정은 사용하기 쉬운가요?
(2) 노인, 장애인 등을 배려하고, 매일 경보 정보를 실행하여 문을 열지 않고 문을 닫지 않고, 이틀 동안 회답하지 않고, 3 일 동안 문을 열지 않고 문을 닫지 않고 문안을 방문한다.
(3) 얼굴 인식 출입금지 설비를 통해 지역사회 직원과 경찰의 압력을 완화하고, 국민을 위해 봉사하는 일에 대량으로 주입한다.
얼굴 인식 온도 측정 단말기의 장점:
1. 무접촉 인식: 얼굴 인식은 지문 검증이나 홍채 인식처럼 필요하지 않습니다. 일반적으로 감정인은 반드시 주동적으로 검사를 해야 하며, 단지 기계 설비의 검사구역에 서기만 하면 된다. 편리하고 빠르다.
2. 비필수: 고객은 기본적으로 무의식적으로 얼굴 이미지를 얻을 수 있으며, 얼굴 수집 기계 장비의 전문적인 협조도 필요하지 않으며, 이런' 필수' 샘플링 방법도 없다.
3. 위조 방지 표시 수준이 강하다: 사람의 얼굴은 독특한 생리적 특징으로서 점점 더 정교한 생체감지 기술로 다양한 가짜 공격에 효과적으로 대응할 수 있다.
4. 동시성: 얼굴은 실제 응용 환경에서 또렷하게 정렬, 판단, 인식될 수 있으며, 시각 효과의 특징에 부합한다.' 외모로 사람을 평가한다',' 조작이 간단하고, 결과가 직관적이며, 은폐성이 좋다' 는 특징이 있다.
개인마다 차이가 크지 않다. 모든 사람의 얼굴은 구조적으로 비슷하다. 심지어 얼굴 기관도 구조와 외관에서 비슷하다. 이 특징은 사람의 얼굴 포지셔닝에 유리하지만, 사람의 얼굴을 이용하여 인간의 개인을 구분하는 데는 불리하다. 얼굴 인식 온도 측정 단말기의 작업에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?
1. 얼굴 유사성
개인마다 차이가 크지 않다. 모든 사람의 얼굴은 구조적으로 비슷하다. 심지어 얼굴 기관도 구조와 외관에서 비슷하다. 이 특징은 사람의 얼굴 포지셔닝에 유리하지만, 사람의 얼굴을 이용하여 인간의 개인을 구분하는 데는 불리하다.
메이크업, 성형 등 한 스타를 모방하기 위한 인위적인 요소가 이 문제를 더욱 까다롭게 만들었다. 특히 쌍둥이의 경우 얼굴 인식 시스템이 제대로 인식될 수 있을지는 학계에서 논란이 되고 있다. 얼굴 인식 기술로 쌍둥이를 구분해서는 안 되고, 얼굴 인식 기술로 정확하게 구분할 수 없다는 전문가도 있다.
2. 얼굴 위조 방지
얼굴 이미지를 위조하여 인식하는 주요 사기 수단은 3 차원 모형을 만들거나 표정을 접붙이는 것이다. 얼굴 위조 방지 기술이 향상됨에 따라 3D 얼굴 인식 기술 및 카메라와 같은 지능형 컴퓨팅 시각 기술이 도입되면서 의사 얼굴 이미지 인식의 성공률이 크게 낮아질 것입니다.
3. 동적 식별
얼굴 인식이 조화롭지 않은 경우 카메라가 움직이거나 초점이 맞지 않아 얼굴 이미지가 흐려지고 얼굴 인식의 성공률에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 난이도는 지하철, 고속도로 카드, 역 카드, 슈퍼마켓 도난 방지, 변검 등 보안, 감시, 식별의 사용에서 뚜렷하다.
4. 샘플 누락
통계 학습에 기반한 얼굴 인식 알고리즘은 현재 얼굴 인식 분야의 주류 알고리즘이지만 통계 학습 방법에는 많은 훈련이 필요하다. 고차원 공간에서의 얼굴 이미지 분포는 불규칙한 다양체 분포이기 때문에 얻을 수 있는 샘플은 얼굴 이미지 공간의 극히 일부에 불과합니다. 작은 샘플 아래의 통계 학습 문제를 어떻게 해결할지 더 연구해야 한다. 또한 훈련에 관련된 얼굴 이미지 데이터베이스는 대부분 외국인의 이미지로 중국인과 아시아인에 대한 얼굴 이미지 데이터베이스가 매우 적기 때문에 얼굴 인식 모델 훈련이 더욱 어려워진다.
5. 이미지 품질 문제
얼굴 이미지의 출처는 다양할 수 있으며, 수집 설비가 다르기 때문에 얻은 얼굴 이미지의 품질도 다를 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 얼굴 이미지명언) 특히 해상도가 낮고 소음이 많고 품질이 떨어지는 얼굴 이미지 (예: 휴대폰 카메라로 촬영한 얼굴 이미지, 원격 감시로 촬영한 사진 등) 의 경우 더욱 그렇다. ).
얼굴을 효과적으로 인식하는 방법은 주의가 필요한 문제이다. 마찬가지로 고해상도 이미지가 얼굴 인식 알고리즘에 미치는 영향도 더 연구해야 합니다. 현재 우리는 얼굴을 식별할 때 일반적으로 크기가 같고 선명도가 비슷한 얼굴 이미지를 사용하기 때문에 이미지 품질 문제는 기본적으로 해결할 수 있지만 현실에서는 더 복잡한 문제에 직면하여 최적화 처리를 계속해야 한다.
원문은 하마의 지혜에서 나온 것이다.