3. Отслеживание перемещения лица от кадра к кадру.
При идентификации движущегося в поле зрения камеры человека необходимо отслеживать перемещение лица от кадра к кадру. Имея несколько изображений одного и того же человека в разных ракурсах, программа выбирает наиболее удачный с ее точки зрения кадр и сохраняет его в базе данных. Обрабатывая несколько изображений одного и того же человека в разных ракурсах, можно добиться очень высокой точности распознавания.
4. Сравнение изображения с данными базы.
В настоящее время компания ISS ведет разработки алгоритма сравнения лица с имеющимся в базе данных. Этот этап является логическим завершением в цепочке алгоритма идентификации личности по видеоизображению.
Оценочные характеристики при проверке эффективности различных вариантов таких устройств приведены в табл. 5.
Таблица 5. Проверка эффективности распознавании черт лица
| Условия оценки эффективности | Уровень ошибочных подтверждений, % | Уровень ошибочных отказов, % |
| Один и тот же день, одно и то же освещение | 2 | 0,4 |
| Один и тот же день, разное освещение | 2 | 9 |
| Разные дни | 2 | 11 |
| Разные дни в течение 1,5 лет | 2 | 43 |
Основой любой системы распознавания лица является метод его кодирования. В ряде случаев используется анализ локальных характеристик для представления изображения лица в виде статистически обоснованных, стандартных блоков данных. Такой метод использует корпорация Viscionics в своей системе Facelt. Данный математический метод основывается на том, что все лица могут быть получены из репрезентативной выборки лиц с использованием современных статистических приемов. Они охватывают пиксели изображения лица и универсально представляют лицевые формы. Фактически в наличии имеется намного больше элементов построения лица, чем число самих частей лица. Идентичность лица определяется не только характерными элементами, но и способом их геометрического объединения (учитываются их относительные позиции). Полученный сложный математический код индивидуальной идентичности - шаблон Faceprint - содержит информацию, которая отличает лицо от миллионов других, и может быть составлен и сравнен с другими с феноменальной точностью. Шаблон не зависит от изменений в освещении, тона кожи, наличия/отсутствия очков, выражения лица, волос на лице и голове, устойчив к изменению в ракурсах до 35" в любых направлениях
В качестве примера действующей системы контроля доступа на базе распознавания лица можно привести систему распознавания посетителей мест для обналичивания чеков, установленных компанией Mr. Payroll в нескольких штатах США. По свидетельству представителей компании клиенты считают такую процедуру весьма удобной. При первом посещении производится цифровой снимок лица клиента, который передается в сервисный центр. При каждом следующем обращении система сверяет соответствующее изображение с лицом клиента и только после этого производит обналичивание чека. Выше уже упоминалась система распознавания лиц Facelt, разработанная корпорацией Visionics. Она успешно работает на улицах английского города Ньюхем, а также в аэропортах, на крупных стадионах и в торговых центрах США. Технология распознавания лица или множества лиц в сложных сценах Facelt позволяет автоматически обнаружить человеческое присутствие, определить месторасположение, выделить изображение, выполнить идентификацию.
Распознавание лица предусматривает выполнение любой из следующих функций: аутентификация - установление подлинности «один в один», идентификация - поиск соответствия «один из многих».
Система Facelt автоматически оценивает качество изображения для опознания лица и, если необходимо, способна его улучшить. Она также создает изображение лица из сегментов данных, генерирует цифровой код или внутренний шаблон, уникальный для каждого индивидуума. В системе заложен режим слежения за лицами во времени, а также «сжатия» лица до размера 84 байт для использования в смарт-картах, штриховых кодах и других устройствах с ограниченным размером хранения.
Среди признаков лица, используемых для идентификации человека, наиболее устойчивыми и трудно изменяемыми является также признака изображения его кровеносных сосудов. Путем сканирования изображения лица в инфракрасном свете создается уникальная температурная карта лица - термограмма. Идентификация по термограмме обеспечивает показатели, сравнимые с показателями идентификации по отпечаткам пальцев.
... и коммерческие фирмы—например, в «прозрачном» режиме шифровать содержимое логических и физических дисков с конфиденциальной информацией. Компанией BioLink разработан и в промышленных масштабах выпускается обширный ряд программных и аппаратных средств биометрической идентификации, рассчитанный на самые различные категории пользователей: от правительственных органов и крупных корпораций до средних и ...
... фотографии могут быть разного размера, для их сравнения необходимо масштабирование, для которого в качестве «масштабного коэффициента» применяется расстояние между зрачками глаз. Оценка эффективности биометрических технологий, помимо стоимостных показателей и удобства использования, основывается на использовании двух вероятностных параметров – ошибка ложного отказа (FRR – False Reject Rate) и ...
... , установленных Конституцией РФ, в соответствии с принципами законности и гуманизма, конфиденциальности, сочетания добровольности и обязательности. 2. Проблемы законодательства РФ о дактилоскопической регистрации и пути его изменения в связи с введением «чиповой системы» 2.1 Система чипов в паспортах граждан РФ, повсеместная дактилоскопическая регистрация, аргументы «за» и «против» ...
... -масс-спектрометры и пр.[38] Таким образом, на основе краткого анализа технических средств обнаружения, фиксации, изъятия и исследования наркотиков, обозначены тенденции и перспективы их развития, предложены варианты применения современных инструментальных средств анализа в передвижных криминалистических лабораториях. [1] Волынский В.А. “Закономерности и тенденции развития криминалистической ...
0 комментариев