Uma tendência relativamente nova na tecnologia de reconhecimento facial utiliza modelos 3D, que proporcionam maior precisão.
O reconhecimento facial 3D captura uma imagem 3D em tempo real da superfície facial de uma pessoa e usa características faciais onde o tecido duro e os ossos são mais proeminentes, como órbitas oculares, nariz e curvas da mandíbula, para identificar objetos. Todas essas áreas são únicas e não mudam significativamente ao longo do tempo.
Por utilizar eixos de profundidade e medição independentes da iluminação, o reconhecimento facial 3D pode ser utilizado mesmo no escuro e reconhece objetos em diferentes ângulos de visão, com possibilidade de reconhecimento de até 90 graus (rostos de perfil). .
Usando software 3D, o sistema executa uma série de etapas para verificar a identidade de uma pessoa.
detecção
A aquisição de imagens pode ser obtida digitalizando uma fotografia existente (2D) ou usando imagens de vídeo para obter uma imagem ao vivo do objeto (3D).
Alinhamento
Quando um rosto é detectado, o sistema de reconhecimento facial determina a localização, o tamanho e a pose da cabeça. Conforme mencionado anteriormente, o objeto pode ser reconhecido em até 90 graus, mas em 2D a cabeça deve ser girada pelo menos 35 graus em direção à câmera.
medição
O sistema então mede as curvas faciais em uma escala submilimétrica (ou micro-ondas) e cria um modelo.
Expressão
O sistema converte o modelo em um código exclusivo. Essa codificação dá a cada modelo um conjunto de números que representam as características faciais do sujeito.
Coincidindo
Se a imagem for 3D e o banco de dados contiver imagens 3D, a correspondência será feita sem fazer alterações na imagem. No entanto, existem desafios enfrentados atualmente por bancos de dados que ainda são imagens 2D.
O 3D oferece uma variedade de assuntos vivos e em movimento em comparação com imagens planas e estáveis. A nova tecnologia de reconhecimento facial está enfrentando esse desafio. Quando uma imagem 3D é obtida, diferentes pontos (normalmente três) são identificados.
Por exemplo, meça os cantos externos dos olhos, os cantos internos dos olhos e a ponta do nariz. Concluídas essas medições, um algoritmo (procedimento passo a passo) é aplicado à imagem, convertendo-a em uma imagem 2D.
Após a conversão, o software compara a imagem com imagens 2D no banco de dados para encontrar possíveis correspondências.
Verificação ou identificação
Para validação, uma imagem é comparada com apenas uma imagem no banco de dados (1:1). Por exemplo, uma imagem tirada de um sujeito pode ser comparada com imagens do banco de dados da Autoridade de Transporte Terrestre para confirmar que o sujeito é a pessoa real.
Se o objetivo for a identificação, a imagem é comparada com todas as imagens do banco de dados e uma pontuação é obtida para cada correspondência possível (1:N). Nesse caso, uma imagem pode ser tirada e comparada a um banco de dados de fotos para determinar quem é o sujeito.
A seguir, veremos como a biometria da pele pode ajudar a verificar correspondências na tecnologia de reconhecimento facial.
