ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วของความต้องการด้านความปลอดภัย หน่วยงานและองค์กรในหลายประเทศยอมรับระบบเฝ้าระวังวิดีโอเพื่อตรวจสอบภัยคุกคามที่เป็นไปได้สำหรับการรักษาความปลอดภัยและบังคับใช้การจราจร
การจัดการด้วยเหตุนี้ ปริมาณข้อมูลวิดีโอขนาดใหญ่ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจึงยากขึ้นเพื่อจัดการ การจดจำใบหน้าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีการพิสูจน์ตัวตนและความปลอดภัยไบโอเมตริกซ์ที่ได้รับความนิยมในชีวิตประจำวันมักจะเห็นในภาพยนตร์ด้วย มันใช้อินฟราเรดใกล้ (NIR) หรือแสงที่มองเห็นได้ (VIS) อีกครั้งเพื่อ
ตรวจจับและระบุผู้สัญจรไปมา บุคลากร และผู้มาเยี่ยมในฝูงชนโดยอัตโนมัติในทันทีโดยเปรียบเทียบใบหน้าที่ถ่ายจากระยะไกลกับเทมเพลตใบหน้าที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ในกลางวันหรือกลางคืน โดยปกติ ลักษณะของใบหน้าจะได้มาจากภาพหรือวิดีโอ
การจดจำใบหน้าใกล้อินฟราเรดคืออะไร
ลักษณะของใบหน้าคน ได้แก่ ตา หู จมูก ปาก คน ความสมมาตรและสัดส่วนของใบหน้าเหล่านี้ เทียบกับตัวอื่นๆเทคโนโลยีการจดจำไบโอเมตริกซ์ การจดจำใบหน้ามีเอกลักษณ์เฉพาะตัวประโยชน์: ไม่ก้าวร้าวต่อมนุษย์ มันคือการรับรู้แบบ “เฉยเมย”เทคนิคที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเข้าใกล้และสัมผัสร่างกายใดๆ
อุปกรณ์
เนื่องจากสามารถวางอุปกรณ์จดจำใบหน้าได้ทุกที่ อุปกรณ์จึงสามารถซ่อนเร้นอย่างมาก ดังนั้นผู้ใช้สามารถจดจำบุคคลเป้าหมายได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องสัมผัสกันในระยะไกล ดังนั้นการจดจำใบหน้าจึงถูกใช้อย่างกว้างขวางในระบบรักษาความปลอดภัยสาธารณะที่มีแอพพลิเคชั่นขนาดใหญ่ในหลาย ๆ แอปพลิเคชันการลงทะเบียนเทมเพลตใบหน้ามักจะเป็นเสร็จสมบูรณ์โดยใช้ภาพที่ถ่ายด้วยแสงที่มองเห็นได้ในการควบคุมสภาพแวดล้อมที่แสงเกือบถึงด้านหน้า อย่างไรก็ตาม การรับรองความถูกต้องบางครั้งดำเนินการภายใต้สภาพแสงที่แปรปรวน อิงตาม NIRการจดจำใบหน้าและการลงทะเบียนสามารถเอาชนะปัญหาที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของแสง
การจดจำใบหน้าอินฟราเรดใกล้ของ ZKTeco ทำงานอย่างไร
การตรวจจับใบหน้า
การตรวจจับว่ามีใบหน้ามนุษย์หรือไม่ผ่าน CNNs
(Convolutional Neural Network รายละเอียดที่อธิบายด้านล่าง)
ในแมชชีนเลิร์นนิง โครงข่ายประสาทเทียมเป็นคลาสของ deepการเรียนรู้ที่นำมาประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์จินตภาพได้สำเร็จ
CNNs ใช้ Perceptron แบบหลายชั้นที่ออกแบบให้ต้องการน้อยที่สุดก่อนการประมวลผล ภาพอินพุตถูกประมวลผลผ่าน 8 ชั้นเพื่อแยกจุดคุณลักษณะ
CNN ใช้การประมวลผลล่วงหน้าค่อนข้างน้อยเมื่อเทียบกับภาพอื่นๆอัลกอริทึมการจำแนกประเภท ซึ่งหมายความว่าเครือข่ายเรียนรู้ตัวกรองที่ในอัลกอริธึมดั้งเดิมได้รับการออกแบบด้วยมือ ความเป็นอิสระนี้จากความรู้เดิมและความพยายามของมนุษย์ในการออกแบบคุณลักษณะเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเมื่อนำไปใช้กับการจดจำใบหน้า CNNs ประสบความสำเร็จอย่างรวดเร็วในความเร็วในการรับรู้และอัตราความผิดพลาดลดลงอย่างมาก
วิธีการทำงานของ ZKTeco Near-Infrared Facial Recognition
สถานที่สำคัญบนใบหน้า
ค้นหาจุดสังเกตของใบหน้าที่ตรวจพบ สถานที่สำคัญสามารถเป็นจำนวน 178 ขึ้นอยู่กับอุปกรณ์
การจัดจำแหน่งใบหน้า
การจัดตำแหน่งภาพใบหน้าที่ตรวจพบกับแม่แบบใบหน้าที่บันทึกไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างมาตรฐานให้กับภาพ
คุณสมบัติการสกัด
การแยกจุดคุณลักษณะจากภาพใบหน้าโดย CNNsจำนวนจุดคุณสมบัติมีตั้งแต่ 178 ถึงมากกว่า กว่า 2,000.
ติดตามใบหน้า
ติดตามเป้าหมายแบบไดนามิกที่ตรวจพบใบหน้ามักใช้การสร้างแบบจำลองหรือวิธีการสร้างแบบจำลองการเคลื่อนไหวนอกจากนี้การติดตามผ่านสีผิวก็เป็นเรื่องง่ายและวิธีที่มีประสิทธิภาพ
การจดจำใบหน้าอินฟราเรดใกล้ของ ZKTeco ทำงานอย่างไร
เพื่อยืนยันตัวตนของภาพใบหน้าที่ตรวจพบหรือค้นหาและเปรียบเทียบภาพใบหน้าที่ตรวจพบด้วยภาพใบหน้าในฐานข้อมูล กระบวนการนี้ในที่สุดตรวจสอบว่ามีภาพที่บันทึกไว้ล่วงหน้าสามารถจับคู่กับภาพที่ตรวจพบและยืนยันตัวตนของเป้าหมาย.
อัลกอริทึมทางเทคนิค - การเรียนรู้แบบลำดับชั้นการเรียนรู้แบบลำดับชั้นเป็นวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องของความก้าวหน้าตามธรรมชาติจากระดับต่ำถึงระดับสูง
โครงสร้างตามที่เห็นในความซับซ้อนตามธรรมชาติเริ่มจากระดับพิกเซล เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ที่จะรู้จัก "ขอบ" "ส่วนต่างๆ ของวัตถุ" และ "วัตถุ" ทั้งหมดได้เรื่อยๆ
ง่ายต่อการตรวจสอบสิ่งที่เรียนรู้และนำเครื่องไปสู่สเปซย่อยที่ดีขึ้น ระดับล่างที่ดีการแสดงแทนสามารถใช้สำหรับงานที่แตกต่างกันหลายอย่าง ด้วยวิธีการเรียนรู้แบบลำดับชั้น ความแม่นยำ และความเร็ว
ของเทคนิคการจดจำใบหน้าล่าสุดนั้นดีกว่าเดิมมากอัลกอริธึมการจดจำใบหน้าของ ZKTeco ได้รับการตรวจสอบโดยเทมเพลตของมนุษย์มากกว่า 20 เผ่าพันธุ์ในปี 180 ประเทศ.
ข้อดี ZKTeco Access Control พร้อมการจดจำใบหน้าใกล้อินฟราเรด
ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจจับจุดสังเกตบนใบหน้าในขณะที่อุปกรณ์จดจำใบหน้าอินฟราเรดส่วนใหญ่ในตลาดเท่านั้นให้จุดโฟกัสประมาณ 68 จุดบนใบหน้าของผู้คน, ใบหน้า NIR ของ ZKTecoเทอร์มินัลการจดจำมีจุดสังเกตสูงสุด 178 จุดถึง178 จุดที่และรอบดวงตา จมูก ปาก และกรามของ a เป้า.
โดยทั่วไป ยิ่งจุดแลนด์มาร์คบนใบหน้ามากเท่าไหร่ก็ยิ่งฉลาดมากขึ้นเท่านั้นการฝึกอบรมอัลกอริธึมเพื่อพัฒนาข้อมูลการวิเคราะห์ใบหน้า 5 การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นับล้านช่วยส่งเสริมการควบคุมการเข้าถึงของ ZKTeco ระบบคำนวณการจดจำใบหน้าที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การตรวจจับในเวลาเดียวกัน อัลกอรึทึมก็แทบจะไม่ได้กระทำโดยมนุษย์สีผิว. มีการปรับตัวที่โดดเด่นสำหรับผู้ใช้จากประเทศที่แตกต่างกัน
รวดเร็ว แม่นยำ สะดวก
เทคโนโลยีจดจำใบหน้าด้วยอินฟราเรดของ ZKTeco นั้นรวดเร็ว แม่นยำ และสะดวกในการใช้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการตรวจสอบระยะไกล การตอบสนองเวลาของการจดจำใบหน้าด้วยอินฟราเรดโดยทั่วไปจะอยู่ที่ 0.1 วินาทีซึ่งอาจช่วยเหลือประชาชนในการเข้าถึงพื้นที่ตรวจสอบอย่างรวดเร็วและความแม่นยำในการรับรู้สูงถึง FAR ≤0.01% FRR ≤1%
เทมเพลตที่มีคุณสมบัติหลายมิติ
อัลกอริทึมใช้คุณสมบัติหลายมิติเป็นการลงทะเบียนแม่แบบ องค์ประกอบใบหน้าที่ได้รับจากภาพสูงสุด 6 ภาพจะถูกบันทึกจากนั้นระบบจะสร้างและจัดเก็บเทมเพลตใบหน้าที่มีหลายรายการมุมเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเร็วของการตรวจจับใบหน้าและการระบุไอออนบวก การสวมหมวก ผ้าพันคอ และแว่นกันแดดไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป
การเรียนรู้ด้วยตนเองด้วยฟังก์ชันอัปเดตอัตโนมัติ
การนำเทมเพลตอัลกอริธึมที่ทันสมัยมาใช้อุปกรณ์จดจำใบหน้าอินฟราเรดของ ZKTeco พร้อมบันทึกฟังก์ชั่นการเรียนรู้ด้วยตนเองและอัปเดตอัตโนมัติข้อมูลใบหน้าล่าสุดของผู้คน สไตล์แฟชั่น ท่าทางเปลี่ยนแปลงไปในแต่ละวัน หลีกเลี่ยงศักยภาพการรับรู้จากการเปลี่ยนแปลงในผู้ใช้ลักษณะหรือทรงผม
อัลกอริธึมการจดจำใบหน้าล่าสุด
ผสานกับการจดจำใบหน้าใกล้อินฟราเรดล่าสุดอัลกอริธึม รายละเอียดโทนสีของใบหน้าคนบนใบหน้าภาพการรับรู้ได้รับการปรับปรุงทั้งหมด มันอาจจะมีความหมายอย่างเลื่อนลอยลดผลกระทบจากแสงโดยรอบและยอมให้อุปกรณ์ปรับความสว่างและความคมชัดของภาพโดยอัตโนมัติ แม้แต่ผู้คนก็อยู่ในฉากที่มีแสงย้อนเทคโนโลยีจดจำใบหน้าใกล้อินฟราเรดของ ZKTeco ก็ทำได้เช่นกันรู้จักผู้คนในสภาพแวดล้อมต่างๆ
การวัดอุณหภูมิทางไกลเชิงรุกเพราะการผสานเข้ากับผิวหน้าอินฟาเรด lnearเทคโนโลยีการจดจำ ระยะการรับรู้ของ ZKTeco's การควบคุมการเข้าออกขยายได้ถึง 120 ซม. อย่างมาก
เพิ่มอัตราการรับส่งข้อมูลสูงสุดสำหรับการตรวจสอบการรับรองความถูกต้อง
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น