12 03 2016

Система розпізнавання облич

Система розпізнавання облич
Для захисту від несанкціонованого доступу в приміщення, застосовуються біометричні системи, які засновані на використанні індивідуальних і унікальних для кожної людини особливостей або ознак, що дозволяють швидко і достовірно ідентифікувати користувача.
 
Система розпізнавання осіб по зображенню ґрунтується на алгоритмах ідентифікації і порівняння зображень. Базою для цих алгоритмів є модифікований метод аналізу принципових компонент, який полягає в обчисленні максимально схожих коефіцієнтів, які характеризують вхідні образи розпізнавання осіб людини. Інноваційна система розпізнавання осіб дозволяє забезпечити високу ймовірність розпізнавання осіб, в тому числі, при зміні фізичних характеристик особи: старінні, зміні зачіски, появі бороди і вусів.

Система розпізнавання має зв'язок з пропускним механізмом (турнікетом, автоматичними воротами або електричним замком), який автоматично спрацьовує на відкриття, якщо 3D-модель особи збіглася з шаблоном в базі даних. Розпізнавання може проводитися при знаходженні людини на відстані до двох метрів від сканера. При розпізнаванні не потрібно зупинка людини - досить спрямованого погляду в сторону відеокамери, весь процес бесконтакт і не вимагає позиціонування. Якщо відповідність не встановлено - доступ не дозволяється і двері не відкривається. Фотографія неавторизованих людей зберігається в базі даних і реєструється в журналі для подальшого розслідування. У сканерах системи застосовується інфрачервоне світло, який дозволяє проводити сканування навіть в темряві, а алгоритми розпізнавання осіб можуть працювати з людьми в окулярах, з бородами, чубчиками.
 
Система розпізнавання облич може бути вдало використана в місцях масового скупчення людей, на секретних і стратегічно важливих об'єктах. Технологія розпізнавання осіб не вимагає фізичного контакту з системою, люди потрапляють в поле зору відеокамери, а система самостійно здійснює роботу із зовнішніми базами даних. Залежно від цілей застосування системи, зіставлення може являти собою верифікацію або ідентифікацію. Верифікація проводиться, наприклад, щоб упевнитися, що людина є саме тим, на чиє ім'я виданий пред'явлений ним документ.

При верифікації обличчя користувача зіставляється з єдиним шаблоном, який може зберігатися або в базі, або в пам'яті карти доступу СКУД, і результатом процесу є "так" або "ні". Ідентифікація ж являє собою зіставлення особи тестованого з набором шаблонів, які зберігаються в базі, і має результатом встановлення особистості тестованого. Таким чином, ідентифікація вимагає великих витрат обчислювальних ресурсів.
 
 Алгоритм розпізнавання облич
 
Системи розпізнавання осіб діляться дві категорії - двомірні (в їх основі лежать плоскі, або двомірні, зображення, 2D) і тривимірні (розпізнавання проводиться по реконструйованим тривимірним образам, 3D). Однак, системи 2D-розпізнавання дуже чутливі до умов освітленості. При нерівномірному освітленні особи достовірність 2D-розпізнавання помітно знижується. У той час як для систем 3D-розпізнавання зміни в освітленості впливають лише на текстуру особи, а реконструйована поверхню особи залишається незмінною. І в тих і в інших системах для розпізнавання осіб застосовуються стійкі антропометричні точки, розташування яких характеризує індивідуальні особливості особи. На 3D-моделях антропометричні точки визначаються з більшою точністю, ніж на 2D-зображеннях. Також, точки на 3D-моделях мають три координати і, тому, надають більше інформації, ніж ті такі ж точки на 2D-зображенні.

Розпізнавання проводиться шляхом виділення симетрій в кожному відеозображенні. Для цього використовується певний набір симетричних згорток в заданому діапазоні масштабів зображення, після цього видеокадр обробляється нейромережею. Алгоритм розпізнавання осіб дозволяє забезпечити стійкість до шуму і нерівномірного засветке. Особа людини, хоч раз потрапило в поле зору відеокамери, із застосуванням алгоритму передбачення вектора руху буде автоматично відслідковуватися від кадру до кадру. А все зображення будуть зберігатися в тимчасовому буфері. В результаті буде відібраний кадр з оптимальним ракурсом особи і якістю зображення.

Потім буде зроблено виділення основних ознак особи: очі, ніс, рот. Після виявлення основних ознак особи, зображення приводиться до стандартного вигляду: для надійного розпізнавання зображення обличчя повинно мати певні розміри, необхідно витримати відстань між очима, становище особи щодо центру. Для цього зображення масштабується, розгортається, в деяких випадках визначається становище особи (фас, становище в три чверті або точні 3D координати), автоматично нормалізується контрастність і яскравість.

Після цього здійснюється безпосереднє порівняння отриманого зображення особи з зображеннями з бази даних, яке зберігається в такому ж форматі. В результаті порівняння "один до багатьох" відбираються найбільш близькі за характеристиками вектора: результатом заключного етапу є ідентифікація особи, яка потрапила в поле зору відеокамери з зображеннями з бази даних.

Функціональні можливості і характеристики дозволяють успішно використовувати систему розпізнавання осіб на самих різних об'єктах, для забезпечення безпеки яких важлива обов'язкова реєстрація та надання даних про людей, які знаходяться на території об'єкта, а також їх ідентифікація.
Интересные материалы читать все
Система видеонаблюдения в последнее время стала одной из самых приоритетных для обеспечения на объекте и соблюдения безопасности..
Комплекты видеонаблюдения: особенности
18 декабря 0 комментария
Сучасний світ вимагає тримати руку на пульсі всіх подій, які трапляються в тій чи іншій сфері життя...
17 декабря 0 комментария
Перш ніж придбати стабілізатор напруги для дачі, будинку або офісу, необхідно звернути увагу на деякі важливі нюанси, які..
Як вибрати стабілізатор напруги у магазині Стаб-Експерт?
15 декабря 0 комментария
Входные двери из дерева постепенно пропадают с каталогов интернет-магазинов. Только стальные полотна могут обеспечить..
12 декабря 0 комментария