после большего количества чем Десять лет технологического развития развития и рынка применения, сегодняшние Биометрические Технология была применена в большом масштабе во многих применении Поля. Что касается китайского рынка, применение биометрические Технология была в основном основана на технологии распознавания отпечатков пальцев, которая является одним из его подтекстоологических технологий. На китайском рынке применение признания отпечатков пальцев занимает большую часть доли рынка (в соответствии с к данные 2007 данные, Китай биометрические рынок, приложения для приложений отпечатков пальцев, чем 90% Рынок Поделиться). Существует большой разрыв между этим и общим тенденцией глобальных биометрических Технологии Приложения. Тем не менее, мы также рады видеть, что применение некоторых новых технологий, таких как технология распознавания лиц, на китайском рынке, также быстро развивалось в последние один или два года, и его рыночный потенциал не может быть недооценивать. Из перспективы технологии и применения эта статья обсудит две наиболее значимые отделения Биометрические контроль доступа : Распознавание лица и множественная Биометрия.

Технология распознавания лица

Что касается глобального рынка, признание лица - это по величине по величине Биометрические Технология после отпечатков пальцев распознавание. Как правило, технология распознавания лица в основном используется в следующих трех местах в эти Области применения, распознавание лица имеет уникальные Преимущества:

1) широкомасштабные системы управления файлами, такие как водительские права и управление паспортом системы;

2) Согласно черным спичкам, автоматически контролировать целевой человек через наблюдение за камерой Сеть;

3) Система контроля доступа

На самом деле, распознавание лица имеет большой потенциал в личном использовании, коммерческом и правительстве приложения. Это Технология все еще является непрерывным прогрессом и развитием, и его приложения становятся все больше и больше популярны. Что касается текущей технологии и уровень продукта Соответствуют, что система распознавания лиц может быть реализована и наносится плавно на уровне затрат, приемлемо для клиентов.

Принцип технологии распознавания лиц

Проще говоря, технология распознавания лиц требует, чтобы компьютер записал функции лица (либо коллекция на месте или от фотографий), а затем когда Используется (собирать лицо изображения снова на сайте, или отправка фотографий), он может автоматически и точно идентифицировать То же самое человек.

как и другие биометрические Технологии, то Система распознавания лицаТакже сначала генерирует шаблон функции лица и сохраняет его в базе данных База данных. Эти Шаблоны будут использоваться для однозначного сравнения соответствующих с шаблонами, представленными для Сравнение. Как правило, когда По сравнению с двумя шаблонами сравниваются, если сходство превышает пороговое значение, установленное системой, система рассматривает сравнение, быть успешным. --Тец Две шаблоны из того же человек.

Существуют также различные типы принципов распознавания лиц технологии, в том числе признание на основе функций лица, распознавание на основе анализа текстуры кожи и даже распознавания на основе температуры лица шаблоны. Новейшая технология использует трехмерное создание изображения для лица Шаблоны - там Это технологии, которые автоматически генерируют трехмерное моделирование изображения из двумерных изображений человеческих лиц, и есть технологии, которые действительно собирают моделирование изображения для лица и головки в трехмерном манере.

Из курс, что эти технологии общего в том, что они все основаны на изображении лица Информация. кроме этой общей отправной точки, они очень разные.

Потому что Распознавание лица зависит от информации о изображении камеры / фото, можно понять Как Многое качество изображения влияет на точность Система. Качество лицевых изображений, собранных на месте, влияет многие факторы: Возможность окружающей среды, разрешение изображения камеры, фокусное расстояние объектива и глубина параметров полей, скорость движения целевого лица, а также многие другие факторы.

В дополнение к качеству изображения второй основной фактор, влияющий на надежность и точность системы распознавания лиц, является техническим уровнем алгоритма распознавания само по себе.

«Камеры и сканеры похожи на глаза, но алгоритмы распознавания - это мозги систем распознавания лиц, - сказал поставщик основных алгоритмов для нескольких биометрических Технологии. «Без Высококачественные алгоритмы, система распознавания лица не может быть надежна. Для биометрические приложения, надежность системы, несомненно, является наиболее важным соображением для клиентов».

Человеческие факторы также являются важными факторами, которые влияют на точность распознавания лица Технология. Для Пример, использование камеры, условия освещения и изменения в тени на целевой лицевой стороне и т. Д., Могут значительно компромисс производительность распознавания лица алгоритм. Продавцы алгоритма думают о способах уменьшения неблагоприятных последствий эти человеческие факторы, и для этого они также разработали много инновационных методов и технологии. Как Чтобы гарантировать, что правая камера и алгоритм выбраны в конкретном приложении, также очень конкретно. Различные приложения требуют разных технологии. Многие камеры продукты и алгоритмы распознавания лица на рынке не имеют одинакового качество.

Автор: написано Мистерюань от S4A Промышленный CO., Limited