생체 인식
생활 속의 일부 장면에서, 우리는 이 물체의 생존 능력을 확정해야 한다. 사진, 마스크, 스크린 가로채기 등의 수단은 정적이기 때문에 사용자 자신의 계정을 도난당할 가능성이 높기 때문에 생체검사는 사용자의 합법적인 권익을 보호하고 사기를 막을 수 있다. 현재 생체검사에는 시너지 생체검사, 쌍안 생체위조 방지 검사, 소리 없는 생체검사 등 세 가지가 있다. 가장 일반적인 방법은 사용자가 눈을 깜빡이고, 입을 벌리고, 고개를 흔들고, 고개를 끄덕이며, 사용자가 자신을 시험하고 있는지 확인하는 것입니다.
소리 없는 체내 검사는 각종 동작을 할 필요가 없고 실시간 사진이나 동영상만 찍으면 된다. 시스템은 사용자가 보낸 정보를 엄격하게 검사할 수 있다. 비디오가 중복되지 않습니다. 생체 인식기
쌍안 생체 위조 방지 검사. 그것은 가장 진보된 체내 검사 방법이다. 그 원리는 조명 조건에 따라 사람의 얼굴 피부가 반사되는 스펙트럼이 다르기 때문에 분석할 수 있다는 것이다. 사람마다 얼굴 반사의 스펙트럼이 다르기 때문에, 우리는 특별한 재료로 실제 얼굴과 얼굴을 구분할 수 있다. 이런 인식 기술은 속도가 매우 빠르다. 근적외선 영상은 조명에 민감하지 않아 선글라스 영상을 관통하여 해커가 사용자 자신의 생물학적 특징을 훔치는 것을 방지하고, 다양한 형태의 위조 신분 정보로부터 사용자 계정을 보호하며, 원격 인증 정보의 보안을 보장할 수 있다. 생체 인식
생체 인식은 알고리즘을 기반으로 형성되며, 얼굴 인식은 주로 이미지 캡처, 얼굴 주요 부위 위치 지정, 이미지 사전 처리 등을 포함합니다. 마지막으로 식별합니다. 이러한 인식 알고리즘은 데이터베이스에 이미 있는 이미지와 코드를 기반으로 입력 데이터와 기존 데이터의 유사성을 산출하여 인식 판단을 내립니다.
얼굴 인식 알고리즘에는 네 가지가 있습니다. 하나는 얼굴 특징점, 두 번째는 얼굴 이미지, 세 번째는 템플릿, 네 번째는 신경 네트워크를 기반으로 합니다. 일부 보조 이론에는 조명 추정 모델 이론이 포함됩니다. 이 사전 처리 방법은 조명 추정 모델을 기반으로 조명 보정과 맨발 균형을 보완하는 그레이스케일 보정입니다. 최적화 된 변형 통계 보정 이론도 있습니다. 얼굴 자세를 정상으로 만들 수 있다. 그런 다음 반복 이론을 강화하여 DLFA 얼굴 검출 알고리즘을 효과적으로 확장할 수 있습니다. 실시간 얼굴 데이터의 중간 값을 처리할 수 있는 실시간 데이터 인식도 있습니다. 인식 효율을 극대화할 수 있습니다.
생체 인식 기술은 인공지능의 중요한 응용 관행으로, 우리 생활에서 점점 더 널리 보급될 것이다.