Mi a különbség az arcfelismerés és az arcfelismerés között?
Az arcfelismerés és az arcfelismerés közötti technológia nagy távolságra van egymástól, azonban ez a két kifejezés sok zavart okoz. Az arcfelismerés csak úgy működik, hogy képeket készít egy jól elhelyezett területen és kamerán áthaladó személyről, majd ezeket az arcokat egy kereshető adatbázisban tárolja.
Az arcfelismerés úgy működik, hogy összegyűjti a tárolt képeket, és összehasonlítja azokat egy adatbázisban lévő ismert arcokkal. Amint látja, ez egy kétlépcsős folyamat. Az önálló rendszer nem rendelkezik az arcfelismerés és az arcfelismerés egyidejű kezeléséhez szükséges feldolgozási teljesítménnyel.
Manapság az arcfelismerés egyre általánossá válik néhány DVR vagy NVR rendszerkameránál . Ahogy a kamera felbontása és pixelsűrűsége javul, sok eszköz arcfelismeréssel és számos egyéb IVS-funkcióval fog rendelkezni.
Az önálló DVR-ek és NVR-ek arcfelismerése nem lesz beépítve az alaprendszerbe, mivel ez a technológia még sok generációnyi távolságra van.
Az arcfelismerés azonban bizonyos helyzetekben hasznos funkció lehet. A bejárat előtti, jól elhelyezett és jó szögben álló kamera rögzítheti az emberek arcát, és helyben tárolhatja őket egy kereshető adatbázisban.
Ez a funkció nagyon hasznos lehet, ha a biztonsági rendszer úgy van beállítva, hogy riasztásokat küldjön a telefonon, ezért ha valaki belép a felvevőbe, küldjön egy pillanatképet az arcáról a telefonjára.
Egyes arcfelismerő algoritmusok úgy azonosítják az arcvonásokat, hogy tereptárgyakat vagy vonásokat vonnak ki az alany arcának képéből. Például egy algoritmus elemezheti a szem, az orr, az arccsont és az állkapocs relatív helyzetét, méretét és/vagy alakját.
Ezeket a funkciókat ezután a rendszer arra használja, hogy más, megfelelő tulajdonságokkal rendelkező képeket keressen. Más algoritmusok normalizálják az arcképek galériáját, majd tömörítik az arcadatokat, és csak azokat az adatokat mentik el a képen, amelyek hasznosak az arcfelismeréshez. A
a szonda képét ezután összehasonlítja az arcadatokkal. A felismerési algoritmusok két fő megközelítésre oszthatók:a geometriára, amely a megkülönböztető jellemzőket vizsgálja, és a fotometriára, amely egy statisztikai megközelítés, amely egy képet értékekre desztillál, és az értékeket sablonokkal hasonlítja össze az eltérések kiküszöbölése érdekében.
A népszerű felismerési algoritmusok közé tartozik a főkomponens-elemzés sajátarcok használatával, a lineáris diszkriminancia-analízis, a Fisherface algoritmus segítségével történő rugalmas csomógráf-illesztés, a rejtett Markov-modell, a tenzorábrázolást használó multilineáris altér-tanulás, valamint a neuronok által motivált dinamikus kapcsolat-illesztés.
A háromdimenziós arcfelismerés egy újonnan megjelenő trend, amely állítólag nagyobb pontosságot ér el. Ez a technika 3D érzékelőket használ az arc alakjával kapcsolatos információk rögzítésére.
Ezt az információt azután arra használják fel, hogy azonosítsák az arc felszínén lévő jellegzetes vonásokat, például a szemgödör, az orr és az áll kontúrját.
A 3D arcfelismerés egyik előnye, hogy más technikákhoz hasonlóan nem befolyásolják a világítás változásai. Ezenkívül számos látószögből is képes azonosítani egy arcot, beleértve a profilnézetet is.