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Sistemas de reconocimiento faciales

Elastic Graph Matching

Actualmente la mayorÃ?­a de los sistemas funcionan  al reconocimiento facial sobre la base de 2 dimensiones. En general, los  sistemas de vigilancia de vÃ?­deo son sÃ?³lo bi-dimensionales. En vez de cambiar la infraestructura de vigilancia de vÃ?­deo 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 cÃ?¡mara, puede engaÃ?±ar el sistema de reconocimiento facial biomÃ?©trico. En procedimientos mÃ?¡s viejos no era necesario fabricar una foto de una buena calidad. Fotos de una impresora lÃ?¡ser normal bastaban a  la superaciÃ?³n. Mientras los procedimientos bi-dimensionales se han mejorado mucho, ya no sea tanto fÃ?¡cil y posible. 

Un problema del reconocimiento facial bi-dimensional es la coordinaciÃ?³n de la imagen de la cara asÃ?­ 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 orientaciÃ?³n. La desventaja consiste en la complicaciÃ?³n aumentada y en el precio aumentado del utensilio de acogida. AdemÃ?¡s, la exploraciÃ?³n 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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