머신 러닝 및 인공 지능과 같은 강력한 신기술은 완전히 새로운 차원의 보안을 제공하기 위해 최근에 개발되었습니다. 오늘날의 비디오 캡처 및 녹화 솔루션은 얼굴 이미지를 녹화하고 놀라운 정확도로 비교할 수 있습니다. 그리고 하이크비전은 이 흥미진진한 신기술의 최전선에서 커뮤니티, 사랑하는 사람, 자산 보호를 위해 노력하고 있습니다. Show 얼굴 인식을 사용하여 사람들의 안전을 지키고 비즈니스 운영을 개선하는 것은 물론 최적화된 서비스를 통해 일상 생활을 개선할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 얼굴 인식 기술의 작동 방식과 사용 방법을 살펴봄으로써 필요할 때마다 더 안전한 세상을 만들어 보세요. 이 기술은 정부, 외교 기관 건물, 국경, 세관, 공항 및 항구와 같은 이동 연결점 등 용의자 인식이 가장 중요한 곳에 적합합니다. 또한 법률 집행 담당자는 인식 기능 및 차량 특징 분석 알고리즘을 사용하여 고급 영상 검색을 통해 사고를 보다 효율적으로 조사할 수 있습니다. 이제 근태를 추적할 수 있는 더 나은 방법이 있습니다. 얼굴 인식 기술을 기반으로 하는 이 새로운 방법은 더 빠르고 안전하며 정확합니다. 이 기술 덕분에 직원들은 더 이상 ID 카드를 소지할 필요가 없으며 교수들은 더 이상 한 명씩 호명할 필요가 없습니다. 교육 캠퍼스, 공장, 이벤트 및 회의에 매우 적합한 도구입니다. 충성도 높은 VIP 고객은 상업용 기업에게 큰 도움이 되지만, 서비스 직원이 항상 해당 고객을 즉시 식별할 수는 없습니다. 그러나 지능형 얼굴 인식 카메라는 이전에는 불가능했던 독특한 기회를 제공합니다. 고객이 VIP 프로그램, 마케팅 프로모션 또는 기타 인센티브에 참여하기로 동의할 경우 얼굴 인식 기술은 직원이 적시에 올바른 서비스를 제공할 수 있도록 VIP 및 충성도 높은 고객을 식별하기 위한 정확한 도구를 소매업체에 제공합니다. 하이크비전 얼굴 인식은 새로운 가능성을 창출하여 다음 마케팅 프로그램을 최적화합니다.
차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는
사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다. Object recognition distinguish objects which are different from each other. But Face recognition distinguishes Identity of Faces with Similar Patterns. Feature extraction algorithm such as LBP, HOG, Gabor is being replaced with Deep Learning. As the technology that identify individual face with machine learning using Deep Learning Technology is developing, The Face Recognition
Technology is being used in various field. In particular, the technology can provide individual and detailed service by being used in various offline environments requiring user identification, such as Smart Mirror. Face Recognition Technology can be developed as the technology that authenticate user easily by device like Smart Mirror and provide service authenticated user. In this paper, we present investigation about Face Recognition among various techniques for user authentication and
analysis of Python source case of Face recognition and possibility of various service using Face Recognition Technolog 키워드열기/닫기 버튼, , , , Face Recognition, User Authentication, Deep Learning, Authentication, Multi-Factor Authentication 피인용 횟수
인용현황얼굴 인식이란 무엇인가요?얼굴 분석기는 얼굴을 사용해 개인의 신분을 식별 또는 확인하는 얼굴 분석 소프트웨어입니다. 이는 이미지의 얼굴 특성 식별 및 측정을 통해 작동합니다. 얼굴 인식은 이미지 또는 동영상에서 사람의 얼굴을 식별하여 두 이미지의 얼굴이 동일한 사람인지를 판단하거나, 기존의 방대한 이미지 수집 자료에서 얼굴을 검색합니다. 생체 인식 보안 시스템은 얼굴 인식을 사용해 사용자 온보딩 또는 로그인 과정에서 개인을 고유하게 식별하고 사용자 인증 활동을 강화합니다. 모바일 및 개인 디바이스도 디바이스 보안 목적으로 얼굴 분석기 기술을 일반적으로 사용합니다. 얼굴 인식 기술의 이점은 무엇인가요?얼굴 인식 시스템의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다. 효율적인 보안얼굴 인식은 빠르고 효율적인 검증 시스템입니다. 지문이나 망막 스캔과 같은 다른 생체 인식 기술에 비해 빠르고 편리합니다. 또한 암호나 PIN을 입력하는 것에 비해 얼굴 인식은 접점도 적습니다. 추가 보안 검증을 위한 다중 인증을 지원합니다. 정확도 향상얼굴 인식은 단순히 휴대폰 번호, 이메일 주소, 우편 주소 또는 IP 주소를 사용하는 것보다 더 정확하게 개인을 식별할 수 있는 방법입니다. 예를 들어 주식에서 암호 화폐에 이르기까지, 대부분의 거래소 서비스는 이제 고객과 고객의 자산을 보호하기 위해 얼굴 인식 기술을 활용합니다. 손쉬운 통합얼굴 인식 기술은 대부분의 보안 소프트웨어와 호환되고 손쉽게 통합됩니다. 예를 들어 전면 카메라가 있는 스마트폰은 얼굴 인식 알고리즘이나 소프트웨어 코드를 기본적으로 지원합니다. 얼굴 인식 시스템의 사용 사례는 어떤 것들이 있나요?다음은 얼굴 인식 시스템의 몇 가지 실용적인 응용 분야입니다. 사기 탐지기업들이 얼굴 인식 기술을 사용하여 온라인 플랫폼에서 새 계정을 만드는 사용자를 고유하게 식별합니다. 그 이후에는 얼굴 인식을 통해 위험하거나 의심스러운 계정 활동 시 해당 계정을 사용하는 실제 사람의 신원을 확인할 수 있습니다. 사이버 보안기업들이 사이버 보안 조치를 강화하기 위해 암호 대신 얼굴 인식 기술을 사용합니다. 얼굴을 바꿀 수는 없기 때문에 얼굴 인식 시스템에 무단으로 접근하기는 어렵습니다. 또한 얼굴 인식 소프트웨어는 스마트폰과 다른 개인용 디바이스의 잠금을 해제하는 편리하고 매우 정확한 보안 도구로 사용됩니다. 공항 및 출입국 관리여행객들이 생체 인식 데이터를 여권으로 사용하여 긴 줄에 설 필요 없이 자동화된 터미널을 통해 탑승구로 더 빨리 들어올 수 있게 하는 공항이 많습니다. 전자 여권 형태의 얼굴 인식 기술은 대기 시간을 줄이고 보안을 강화해 줍니다. 뱅킹개인이 일회성 암호나 2단계 확인을 사용하는 대신, 본인의 전화나 컴퓨터를 응시하여 거래를 인증합니다. 얼굴 인식은 해커가 침해할 수 있는 암호가 없기 때문에 더 안전합니다. 마찬가지로, 일부 현금 인출기와 계산대에서는 지불 승인에 얼굴 인식을 사용할 수 있습니다. 의료 서비스얼굴 인식을 사용하여 환자 기록에 액세스할 수 있습니다. 의료 시설에서 환자 등록 프로세스를 간소화하고 환자의 고통과 감정을 자동으로 감지할 수 있습니다. 얼굴 인식은 어떻게 작동하나요?얼굴 인식은 탐지, 분석, 인식의 세 단계로 작동합니다. 탐지탐지는 이미지에서 얼굴을 찾는 프로세스입니다. 컴퓨터 비전을 통해 지원되는 얼굴 인식은 한 명 또는 많은 사람의 얼굴이 포함된 이미지에서 개인의 얼굴을 탐지하고 식별할 수 있습니다. 전면과 측면 얼굴 윤곽 모두에서 얼굴 데이터를 탐지할 수 있습니다. 컴퓨터 비전기계는 컴퓨터 비전을 사용하여 인간만큼, 또는 그보다 더 정확하게 이미지 속의 인물, 장소, 사물을 매우 빠르고 효율적으로 식별합니다. 컴퓨터 비전은 복잡한 인공 지능(AI) 기술을 사용하여, 이미지 데이터에서 유용한 정보를 추출, 분석, 분류 및 이해하는 프로세스를 자동화합니다. 이미지 데이터는 다음과 같은 다양한 형태를 취합니다.
분석그런 다음 얼굴 인식 시스템은 얼굴의 이미지를 분석합니다. 얼굴의 기하학적 구조와 얼굴 표정을 매핑하고 읽습니다. 얼굴을 다른 물체와 구분하는 데 핵심이 되는 얼굴 랜드마크를 식별합니다. 얼굴 인식 기술은 일반적으로 다음과 같은 특징을 찾습니다.
그런 다음 시스템은 얼굴 인식 데이터를 페이스프린트라는 일련의 숫자 또는 점으로 변환합니다. 사람마다 지문과 비슷한 독특한 페이스프린트를 가지고 있습니다. 얼굴 인식에 사용되는 정보는 사람의 얼굴을 디지털로 재구성하기 위해 역으로 사용될 수도 있습니다. 인식얼굴 인식은 두 개 이상의 이미지에서 얼굴을 비교하고 얼굴 일치의 가능성을 평가함으로써 사람을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 모바일 카메라로 찍은 셀카의 얼굴이 운전 면허증이나 여권 등 정부가 발급한 신분증 이미지의 얼굴과 일치하는지 확인할 수 있을 뿐 아니라, 셀카에 찍힌 얼굴이 이전에 찍힌 얼굴 모음의 얼굴과 일치하지 않는지 확인할 수도 있습니다.
 얼굴 인식은 정확한가요?얼굴 인식 알고리즘은 이상적인 조건에서 거의 완벽한 정확도를 보입니다. 통제된 환경에서는 성공률이 높지만, 일반적으로 실제 환경에서는 성공률이 더 낮습니다. 이 기술의 성공률을 정확하게 예측하는 것은 어렵습니다. 측정 수치 하나로 완벽하게 파악할 수 없기 때문입니다. 예를 들어 사람을 운전 면허증이나 증명 사진과 같은 뚜렷한 참조 이미지와 대조하는 얼굴 검증 알고리즘은 높은 정확도 점수를 보입니다. 하지만 이 정도의 정확도는 다음 조건에서만 가능합니다.
오류율에 영향을 미치는 또 다른 요인은 노화입니다. 세월에 따른 얼굴의 변화는 몇 년 전에 찍은 사진을 매칭하기 어렵게 만듭니다. 얼굴 인식은 안전한가요?인간 얼굴 인식 시스템은 생체 인식 데이터를 저장하는 데 고유한 수학적 패턴을 사용합니다. 이는 생체 인식 기술에서 가장 안전하고 효과적인 식별 방법 중 하나입니다. 얼굴 데이터를 익명 처리하고 비공개로 유지하여 무단 액세스의 위험을 줄일 수 있습니다. 생명력 탐지 기술은 실제 사용자와 그 사람의 얼굴 이미지를 구분할 수 있습니다. 따라서 시스템이 실제 사용자의 사진에 속는 것을 방지할 수 있습니다. 얼굴 인식의 신뢰성은 몇 점인가요?유사성 점수라고도 하는 신뢰도 점수는 얼굴 감지 및 비교 시스템에 중요합니다. 이 점수는 두 이미지가 서로 얼마나 유사한지에 대한 피드백을 제공합니다. 신뢰도 점수가 높을수록 두 이미지가 동일한 사람일 가능성이 높은 것입니다. 따라서 신뢰도 점수는 얼굴이 이미지에 존재하는지 또는 다른 이미지의 얼굴과 일치하는지 여부를 예측하기 위해 AI를 사용합니다. 신뢰도 점수 임계값인공 지능을 사용하여 얼굴 인식 시스템이 실행하는 모든 예측에는 사용자가 변경할 수 있는 해당 점수 임계값 수준이 있습니다. 일반적인 시나리오에서는 대부분의 자동 매칭은 신뢰도 점수가 99% 이상으로 매우 높습니다. 신뢰도 점수가 낮은 매칭을 사용하여 다음으로 가장 가까운 잠재적 매핑을 볼 수 있으며, 이 매칭은 인간 조사관이 추가로 평가할 수 있습니다. 생체 인식 식별 기술의 다른 유형은 어떤 것들이 있나요?생체 인식 식별은 독특하고 구별 가능한 특징에 기초하여 개인을 식별하는 프로세스입니다. 얼굴 인식 외에도, 생체 인식 식별에는 여러 가지 다른 유형이 있습니다. 지문 확인지문 인식 소프트웨어는 본인의 지문을 데이터베이스에 있는 하나 이상의 지문과 비교하여 개인의 신원을 확인합니다. DNA 매칭DNA 매칭에서는 DNA의 세그먼트를 분석하여 개인을 식별합니다. 이 기술은 실험실에서 DNA를 배열하고 데이터베이스의 샘플과 비교합니다. 눈 인식눈 인식은 홍채에 있는 특징이나 망막에 있는 정맥의 패턴을 분석하여 일치 여부를 판단하고 개인을 식별합니다. 손의 기하학적 형태 인식손가락 길이와 손 너비 같은 손의 기하학적 특징으로 개인을 고유하게 식별할 수 있습니다. 카메라가 손의 실루엣 이미지를 캡처하여 데이터베이스와 비교합니다. 음성 인식음성 인식 시스템은 개인의 음성을 다른 것과 구분 짓는 특성을 추출합니다. 지문이나 페이스프린트와 유사한 음성 지문을 만들어 데이터베이스의 샘플과 비교합니다. 서명 인식고급 알고리즘을 사용하여 글씨체를 분석하거나 스캔한 두 개의 서명을 비교할 수 있습니다. Amazon Rekognition을 사용하여 기계 학습을 기반으로 이미지 및 비디오 분석을 자동화할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 이미지 및 동영상에서 얼굴 정보와 인사이트를 추출하기 위해 사전 훈련된 컴퓨터 비전 및 사용자 지정 가능한 컴퓨터 비전 기능을 제공합니다. Amazon Rekognition을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
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