Neue Errungenschaften: stille Lebendigkeitserkennung


Die Gesichtserkennungstechnologie umfasst die Erkennung von Lebendigkeit und vergleichsbasierter Erkennung. Mit dem zunehmenden Einsatz dieser Technologie ist die Sicherheitsbedrohung durch Face-Spoofing nicht zu übersehen. Aktuelle Anti-Spoofing-Lösungen mit dynamischer Video-Gesichtserkennung, Augenblinkererkennung, thermischer Infrarot- und sichtbarer Lichtdetektion, etc.

Matrix Space entwickelt ein KI-gesteuertes System zur Erkennung von Lebendigkeit, das mit Hilfe von 3D-Kameras ein noch menschliches Gesicht präzise und konsequent erkennen kann.

Lebendigkeitserkennung

Die Erkennung der Lebendigkeit ist ein wesentlicher Bestandteil biometrischer Authentifizierungssysteme. Es dient dazu, Fälschungsangriffe zu verhindern, dass nach physiologischen Eigenschaften gesucht wird, die for lebende Organismen unique are.

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Stille Lebendigkeitserkennung

Dennoch ist die stille Lebendigkeitserkennung einen Schritt weiter als die traditionelle Lebendigkeitserkennungstechnologie. Es sind keine bestimmten Bewegungen des Körpers erforderlich, um Fälschungen von echten zu unterscheiden. For the user take this new approach is less time in more situations used to use an the system.

Erfahrung

In seinem Experiment zur Erkennung der Lebendigkeit wandelte Matrix Space in separate Channels ein RGB-Bild um, um einzelne LBP-Histogramme zu erzeugen, bevor sie zu einer Histogrammverkettung zusammengeführt wurden. Danach kann eine SVM-Entscheidung getroffen werden, ob das Bild echt oder gefälscht ist.

Verbesserung der stillen Lebenserkennung

Um die Erkennung der noch vorhandenen Lebendigkeit von Folien-, Video- und 3D-Maskenangriffen zu verbessern, wird der Matrixraum einer Infrarot-3D-Kamera in Verbindung mit KI verwendet, um die Zuverlässigkeit im Umgang mit 3D-Objekten zu verbessern. Mit Hilfe einer 3D-Kamera wird das stille Lebenserkennungssystem einer Genauigkeit von 94% erreicht.

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