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Sistemas de reconocimiento faciales

Elastic Graph Matching

Actualmente la mayoría de los sistemas funcionan  al reconocimiento facial sobre la base de 2 dimensiones. En general, los  sistemas de vigilancia de vídeo son sólo bi-dimensionales. En vez de cambiar la infraestructura de vigilancia de vídeo de 2 dimensiones, lo  que es caro, se intenta mejorar sistemas de reconocimiento faciales de 2 dimensiones. El reconocimiento facial bi-dimensional tiene la desventaja, que por el empleo de una foto, que es fabricada por la persona autorizada y es sostenida delante de la cámara, puede engañar el sistema de reconocimiento facial biométrico. En procedimientos más viejos no era necesario fabricar una foto de una buena calidad. Fotos de una impresora láser normal bastaban a  la superación. Mientras los procedimientos bi-dimensionales se han mejorado mucho, ya no sea tanto fácil y posible. 

Un problema del reconocimiento facial bi-dimensional es la coordinación de la imagen de la cara así como en  las iluminaciones. Iluminaciones diferentes producen problemas significativos al reconocimiento de personas de sistemas de reconocimiento faciales bi-dimensionales.

En cambio,  al reconocimiento facial de 2 dimensiones el reconocimiento facial de 3 dimensiones usa la forma de la cara. Las profundidades adicionales y las informaciones exteriores llevan a una exactitud superior de los procedimientos. Comparado con el reconocimiento facial de 2 dimensiones los algoritmos faciales de 3 dimensiones tienen la ventaja  que la forma de la cara es independiente de las iluminaciones y la orientación. La desventaja consiste en la complicación aumentada y en el precio aumentado del utensilio de acogida. Además, la exploración de un objeto de 3 dimensiones causa faltas, dado que partes espaciales cubiertas del objeto no pueden ser arrastradas y pueden ser quitados.

 

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