Заместитель директора по развитию Андреев Кузьма.
 

Система распознавания лиц

С целью предотвращения несанкционированного доступа постронних на охраняемую территорию используют биометрические системы, считывающие у каждого человека уникальные признаки, с помощью которых можно быстро и качественно идентифицировать личность.

Система распознавания лиц с использованием изображения основана на алгоритмах идентификации и сравнения исследуемого и эталонного изображений. Указанные алгоритмы базируются на усовершенствованном методе анализа индивидуальных компонентов рисунка, при котором происходит вычисление максимально похожих коэффициентов, характерных для распознаваемых образов человеческого лица. Новейшая ситема идентификации лиц позволяет производить распознавание лиц с высокой вероятностью, даже с учетом изменения некоторых параметров внешности – прически, появления бороды, усов, старения лица.

Система распознавания связана непосредственно с пропускным устройством (турникет, замок, ворота), который автоматически открывает проход, если объемная модель лица идентична имеющемуся в базе данных шаблону. Процедура распознавания становится возможной, если человек находится на расстоянии до 2 метров от сканера.

При этом нет необходимости останавливаться, а достаточно лишь направленного на видеокамеру взгляда. Данный процесс является бесконтактным и не нуждается в позиционировании. Если сканируемое лицо не совпадает с эталоном, дверь не откроется. Неавторизованные лица сохраняются в базе данных и регистрируются в учетном журнале, что позволит проводить в будущем расследование. В сканерах используется свет ИК-диапазона, что дает возможность сканировать даже в темноте, а алгоритмы распознавания позволяют работать с человеком, у которого есть борода, челка или очки.

Такая система может успешно применятся в:

• местах скопления людей;
• на секретных объектах и т.п.

Для функционирования технологии распознавания лиц не требуется физического контакта с системой видеонаблюдения. При попадании человеческого лица в поле видимости сканера, система самостоятельно выполняет взаимодействие с внешними базами данных.

В зависимости от задач системы, может производиться верификация или идентификация личности. Верификация – это процесс подтверждения, что человек является именно тем, на имя кого выдан предъявляемый документ. Во время верификации лицо посетителя савнивается с единственным шаблоном, хранимым в базе данных или в памяти карты доступа СКУД. В результате система выдаст ответ: «да» или «нет». А при идентификации происходит сравнение человеческого лица с комплектом шаблонов в базе данных, в результате чего устанавливается личность индивидуума. Для идентификации, конечно же, потребуется намного больше вычислительных ресурсов.
 

Алгоритм распознавания лиц

Все системы распознавания лиц разделяются на 2 категории: двухмерные, в основе которых лежат плоские двухмерные изображения, – 2D; трехмерные, которые распознают объект по реконструированным трехмерным образам, - 3D. Существенным недостатком двухмерных систем является плохая распознаваемость в условиях недостаточного освещения. Для трехмерных же систем смена освещенности окажет влияние только на текстуру лица, а реконструированная поверхность при этом не меняется. В обоих видах систем используются устойчивые антропометрические точки, конфигурация которых на поверхности лица определяет индивидуальные особенности лица. При этом на 3D-картинках точность определения антропометрических точек выше, чем на двухмерных, поскольку на объемных моделях имеется 3 координаты, в отличие от 2-х точек на 2D-изображении.

Механизм распознавания заключается в выделении симметрий в видеоизображениях. Для этой цели используется некоторый комплект симметричных сверток в указанном диапазоне масштабов изображения. Затем кадр обрабатывает нейронная сеть.

Подобный алгоритм довольно устойчив к шуму и неравномерному освещению. Если лицо человека хотя бы раз попало в поле зрения видеокамеры, с помощью алгоритма прогнозирования направления движения оно будет отслеживаться последовательно в каждом кадре. При этом все изображения будут храниться в буфере обмена информацией. В итоге будет отсеян кадр с наиболее подходящим ракурсом лица и качеством изображения.

После этого производится выделение основных составляющих лица:

• глаз,
• носа,
• рта.

В дальнейшем изображение приводится к обычному виду: для качественного распознавания лицо должно быть определенных размеров; должно соблюдаться расстояние между глазами; положение лица по отношению к центру изображения. С этой целью происходит масштабирование изображения, его разворот, иногда происходит определение положение лица (фас, положение в 3/4, точные 3D-координаты), при этом автоматически нормализуется контрастность и яркость. Наступает этап непосредственного сравнения полученного изображения с изображением в базе данных, хранящимся в аналогичном формате. В ходе сравнения идет отбор наиболее схожих по показателям вектора. Ну и в результате происходит идентификация лица, попавшего в поле зрения видеокамеры с имеющимся в базе данных.

Широкие функциональные возможности позволяют успешно применять систему распознавания лиц на предприятиях различного типа, там, где в обязательном порядке требуется регистрация и предоставление информации о работниках, находящихся на территории объекта, для проведения периодической идентификации.

Заместитель директора по развитию Андреев Кузьма.