aerial25
26-03-2004, 13:28
Nec ha desarrollado un algoritmo de reconocimiento facial capaz de capturar imagen lo que, según fuentes de la compañía, le confiere un nivel de exactitud superior al de cualquier otro sistema de identificación disponible en la actualidad.
El algoritmo utiliza descriptores GIB (Geodesic Illumination Basis) para describir diferencias en la iluminación de la piel, como dato registrado. Este dato es calculado en una exploración facial en 3D que, esencialmente, crea un modelo del acoplamiento de la cara de la persona.
La tecnología convencional de reconocimiento de imagen facial en 2D compara el dato registrado con el dato facial vivo en 2D, un proceso que puede ofrecer resultados inexactos de ajuste debido a condiciones ambientales tales como la iluminación y actitud. La inexactitud de estos resultados ha sido una gran barrera en el proceso de identificación personal hasta la fecha.
El nuevo sistema de NEC identifica y destaca características faciales individuales de imágenes en 2D y las compara con datos faciales en 3D y GIB, alcanzando un nivel de exactitud 24 veces superior al actual, según la compañía. Además, utiliza el método IOF (flujo óptico ideal) de NEC para estimar la cantidad de movimiento entre la imagen en 3D registrada y la imagen viva en 2D.
El algoritmo utiliza descriptores GIB (Geodesic Illumination Basis) para describir diferencias en la iluminación de la piel, como dato registrado. Este dato es calculado en una exploración facial en 3D que, esencialmente, crea un modelo del acoplamiento de la cara de la persona.
La tecnología convencional de reconocimiento de imagen facial en 2D compara el dato registrado con el dato facial vivo en 2D, un proceso que puede ofrecer resultados inexactos de ajuste debido a condiciones ambientales tales como la iluminación y actitud. La inexactitud de estos resultados ha sido una gran barrera en el proceso de identificación personal hasta la fecha.
El nuevo sistema de NEC identifica y destaca características faciales individuales de imágenes en 2D y las compara con datos faciales en 3D y GIB, alcanzando un nivel de exactitud 24 veces superior al actual, según la compañía. Además, utiliza el método IOF (flujo óptico ideal) de NEC para estimar la cantidad de movimiento entre la imagen en 3D registrada y la imagen viva en 2D.