TOP
我的荣耀 开启荣耀之旅
Всем привет! Сегодня мы рассмотрим, как работает сканер лица в современных смартфонах. Погнали.
Что такое распознавание лица?
Биометрическое программное приложение, способное однозначно идентифицировать или верифицировать человека путем сравнения и анализа шаблонов на основе контуров лица человека.
Проще говоря, каждый человек имеет уникальное строение лица. Специальное программное обеспечение способно анализировать его, сопоставляя с информацией в базе данных для последующей идентификации того, кто вы такой.
Как работает технология распознавания лиц?
Существует несколько подходов для создания алгоритма распознавания лиц.
Эмпирический подход использовался в самом начале развития компьютерного зрения. Он базируется на некоторых правилах, которые использует человек для детектирования лица. К примеру, лоб обычно ярче, чем центральная часть лица, которая, в свою очередь, однородна по яркости и цвету. Еще одним важным признаком является наличие частей лица на изображении – носа, рта, глаз. Для определения лиц производится значительное уменьшение участка изображения, где предполагается наличие лица, или строятся перпендикулярные гистограммы. Эти методы легко реализовать, но они практически непригодны при наличии большого количества посторонних объектов на фоне, нескольких лиц в кадре или при изменении ракурса.
Следующий подход использует инвариантные признаки, характерные для изображения лица. В его основе, как и в предыдущем методе, лежит эмпирика, то есть попытка системы «думать» как человек. Метод выявляет характерные части лица, его границу, изменение формы, контрастности и т.д., объединяет все эти признаки и верифицирует. Данный метод может использоваться даже при повороте головы, но при наличии других лиц или неоднородном фоне распознавание становится невозможным.
Следующий алгоритм – это детектирование лиц с помощью шаблонов, которые задает разработчик. Лицо представляется неким шаблоном или стандартом, и цель алгоритма – произвести проверку каждого сегмента на наличие этого шаблона, причем проверка может производиться для разных ракурсов и масштабов. Такая система требует множество трудоемких вычислений.
Все современные технологии распознавания лиц используют системы, обучающиеся с помощью тестовых изображений. Для обучения используются базы с изображениями, содержащими лица, и не содержащими лица. Каждый фрагмент исследуемого изображения характеризуется как вектор признаков, с помощью которого классификаторы (алгоритмы для определения объекта в кадре) определяют, является данная часть изображения лицом или нет.
Принцип работы.
Технологически системы иногда могут сильно отличаться в плане распознавания лиц, но все они имеют примерно общие принципы работы.
Шаг 1: Обнаружение лица
Для начала камера обнаружит лицо человека, будь он один или находясь в толпе. Лицо лучше всего обнаруживается в тот момент, когда человек смотрит прямо в камеру, однако современные технологические достижения позволяют также обнаруживать лицо и в тех ситуациях, когда человек не смотрит прямо в камеру (конечно, в определенных пределах).
Шаг 2: Анализ лица
Затем снимается фотография лица и начинается его анализ. Большинство решений для распознавания лиц использует 2D-изображения вместо объемных 3D-изображений, поскольку они могут более просто сопоставлять 2D-фото с общедоступными фотографиями или фотографиями, имеющимися в базе данных. Каждое лицо составлено из различимых ориентиров или узловых точек. Каждое человеческое лицо имеет 80 узловых точек. Программы для распознавания лиц анализируют узловые точки, такие как расстояние между вашими глазами или форма ваших скул.
Шаг 3: Конвертация изображения в данные
После этого анализ вашего лица превращается в математическую формулу. Ваши черты лица становятся числовым кодом. Такой числовой код называется отпечатком лица (faceprint). Подобно уникальной структуре отпечатка большого пальца, каждый человек имеет свой собственный отпечаток лица.
Шаг 4: Поиск совпадений
Далее ваш код сравнивается с базой данных отпечатков лиц. В этой базе данных имеются фотографии с идентификаторами, которые можно сравнивать.
Вот так и получается, что лишь при одном нашем взгляде на смартфон, он сразу разблокинуется.
Подпишитесь на рассылку
Будьте в курсе всех новостей и акций HONOR.
Горячая линия
8-800-700-16-77 Ежедневно с 8:00 до 22:00 Русский
Мы используем файлы cookie и аналогичные технологии для оценки эффективности работы нашего веб-сайта, для анализа трафика сайта и в рекламных целях.
Нажав на кнопку "Принять файлы cookie", вы соглашаетесь с их хранением на своем устройстве. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Политикой использования файлов cookie.
Функциональные файлы cookie используются для улучшения функциональности и персонализации, например, при воспроизведении видео или во время живых чатов.
Аналитические файлы cookie предоставляют информацию о том, как используется этот сайт, что совершенствует пользовательский интерфейс. Собранные данные агрегируются и становятся анонимными.
Рекламные файлы cookie предоставляют информацию о взаимодействии пользователя с контентом HONOR. Это помогает нам анализировать эффективность содержания наших электронных писем и самого веб-сайта.
Всем привет! Сегодня мы рассмотрим, как работает сканер лица в современных смартфонах. Погнали.
Что такое распознавание лица?
Биометрическое программное приложение, способное однозначно идентифицировать или верифицировать человека путем сравнения и анализа шаблонов на основе контуров лица человека.
Проще говоря, каждый человек имеет уникальное строение лица. Специальное программное обеспечение способно анализировать его, сопоставляя с информацией в базе данных для последующей идентификации того, кто вы такой.
Как работает технология распознавания лиц?
Существует несколько подходов для создания алгоритма распознавания лиц.
Эмпирический подход использовался в самом начале развития компьютерного зрения. Он базируется на некоторых правилах, которые использует человек для детектирования лица. К примеру, лоб обычно ярче, чем центральная часть лица, которая, в свою очередь, однородна по яркости и цвету. Еще одним важным признаком является наличие частей лица на изображении – носа, рта, глаз. Для определения лиц производится значительное уменьшение участка изображения, где предполагается наличие лица, или строятся перпендикулярные гистограммы. Эти методы легко реализовать, но они практически непригодны при наличии большого количества посторонних объектов на фоне, нескольких лиц в кадре или при изменении ракурса.
Следующий подход использует инвариантные признаки, характерные для изображения лица. В его основе, как и в предыдущем методе, лежит эмпирика, то есть попытка системы «думать» как человек. Метод выявляет характерные части лица, его границу, изменение формы, контрастности и т.д., объединяет все эти признаки и верифицирует. Данный метод может использоваться даже при повороте головы, но при наличии других лиц или неоднородном фоне распознавание становится невозможным.
Следующий алгоритм – это детектирование лиц с помощью шаблонов, которые задает разработчик. Лицо представляется неким шаблоном или стандартом, и цель алгоритма – произвести проверку каждого сегмента на наличие этого шаблона, причем проверка может производиться для разных ракурсов и масштабов. Такая система требует множество трудоемких вычислений.
Все современные технологии распознавания лиц используют системы, обучающиеся с помощью тестовых изображений. Для обучения используются базы с изображениями, содержащими лица, и не содержащими лица. Каждый фрагмент исследуемого изображения характеризуется как вектор признаков, с помощью которого классификаторы (алгоритмы для определения объекта в кадре) определяют, является данная часть изображения лицом или нет.
Принцип работы.
Технологически системы иногда могут сильно отличаться в плане распознавания лиц, но все они имеют примерно общие принципы работы.
Шаг 1: Обнаружение лица
Для начала камера обнаружит лицо человека, будь он один или находясь в толпе. Лицо лучше всего обнаруживается в тот момент, когда человек смотрит прямо в камеру, однако современные технологические достижения позволяют также обнаруживать лицо и в тех ситуациях, когда человек не смотрит прямо в камеру (конечно, в определенных пределах).
Шаг 2: Анализ лица
Затем снимается фотография лица и начинается его анализ. Большинство решений для распознавания лиц использует 2D-изображения вместо объемных 3D-изображений, поскольку они могут более просто сопоставлять 2D-фото с общедоступными фотографиями или фотографиями, имеющимися в базе данных. Каждое лицо составлено из различимых ориентиров или узловых точек. Каждое человеческое лицо имеет 80 узловых точек. Программы для распознавания лиц анализируют узловые точки, такие как расстояние между вашими глазами или форма ваших скул.
Шаг 3: Конвертация изображения в данные
После этого анализ вашего лица превращается в математическую формулу. Ваши черты лица становятся числовым кодом. Такой числовой код называется отпечатком лица (faceprint). Подобно уникальной структуре отпечатка большого пальца, каждый человек имеет свой собственный отпечаток лица.
Шаг 4: Поиск совпадений
Далее ваш код сравнивается с базой данных отпечатков лиц. В этой базе данных имеются фотографии с идентификаторами, которые можно сравнивать.
Вот так и получается, что лишь при одном нашем взгляде на смартфон, он сразу разблокинуется.