Análisis de patentes biológicas
Reconocimiento en vivo
En algunos escenarios de la vida, necesitamos determinar la capacidad de supervivencia del objeto. Sin embargo, es muy probable que métodos como tomar fotografías, máscaras y capturas de pantalla provoquen el robo de la cuenta del usuario porque son estáticos. Por lo tanto, la detección de vida puede proteger los derechos e intereses legítimos de los usuarios y prevenir el fraude. Actualmente, existen tres tipos de detección de vida, a saber, detección de vida colaborativa, detección antifalsificación de vida binocular y detección de vida silenciosa. La forma más común es pedirle al usuario que parpadee, abra la boca, sacuda la cabeza o asienta con la cabeza para cooperar y verificar si el usuario se está probando a sí mismo.
La detección corporal silenciosa no requiere varias acciones, basta con tomar una foto o un vídeo en tiempo real. El sistema puede verificar estrictamente la información enviada por los usuarios. sin causar duplicación de vídeo. Dispositivo de identificación de cuerpos vivos
Detección binocular antifalsificación de cuerpos vivos. Es el método de detección in vivo más avanzado. Su principio es que el espectro reflejado por la piel del rostro humano bajo diferentes condiciones de iluminación es diferente y estos espectros pueden analizarse. Debido a que el espectro reflejado por el rostro de cada persona es diferente, podemos utilizar materiales especiales para distinguir los rostros reales de los rostros humanos. Esta tecnología de reconocimiento es extremadamente rápida. Las imágenes de infrarrojo cercano no son sensibles a la luz y pueden penetrar las gafas de sol para obtener imágenes. Puede evitar que los piratas informáticos roben los datos biométricos de los usuarios, proteger las cuentas de los usuarios de diversas formas de información de identidad falsificada y garantizar la seguridad de la información de autenticación remota. Reconocimiento en vivo
El reconocimiento en vivo se basa en algoritmos. El reconocimiento facial incluye principalmente la captura de imágenes, el posicionamiento de partes clave del rostro y el preprocesamiento de imágenes. Finalmente identificar. Estos algoritmos de reconocimiento se basan en imágenes y códigos existentes en la base de datos para determinar la similitud entre los datos de entrada y los datos existentes y, finalmente, emitir un juicio de reconocimiento.
Hay cuatro algoritmos de reconocimiento facial, uno se basa en puntos de rasgos faciales, el segundo se basa en la imagen completa del rostro, el tercero se basa en plantillas y el cuarto se basa en redes neuronales. Algunas teorías auxiliares incluyen la teoría del modelo de estimación de iluminación. Este método de preprocesamiento es la corrección en escala de grises, que complementa la compensación de iluminación y el equilibrio descalzo según el modelo de estimación de iluminación. También existe una teoría de corrección estadística de deformación optimizada. Puede normalizar la postura facial. Luego se fortalece la teoría de la iteración, que puede extender efectivamente el algoritmo de detección de rostros DLFA. También existe el reconocimiento de datos en tiempo real, que puede procesar valores intermedios de datos faciales en tiempo real. Se puede lograr la máxima eficiencia de reconocimiento.
La tecnología de reconocimiento de vida es una práctica de aplicación importante de la inteligencia artificial y se volverá cada vez más popular en nuestras vidas.