Veido atpažinimo sistema naudojant vaizdo stebėjimo sistemas. Veido paieškos algoritmas

Šiuolaikinių integruotų apsaugos sistemų programinė įranga ir aparatinė įranga gali išspręsti visų rūšių pramonės, socialinių ir buitinių objektų sudėtingumo problemas. Labai svarbūs saugumo sistemų įrankiai yra vaizdo stebėjimo sistemos, o segmento funkcionalumo reikalavimai nuolat auga.

Integruotos apsaugos sistemos

Viena integruotų saugumo sistemų platforma apima saugos ir priešgaisrinės įrangos modulius, valdymo ir prieigos kontrolės, vaizdo stebėjimo arba apsaugos televizijos (COT) modulius. Pastarosios funkcijos iki šiol buvo apribotos vaizdo stebėsena ir padėties registravimu vietoje ir gretimoje teritorijoje, duomenų archyvavimui ir saugojimui. Klasikinės vaizdo sistemos turi keletą svarbių trūkumų:

• Žmogaus veiksnys. Neveiksmingas operatoriaus veikimas transliuojant daug informacijos.
• Negalima chirurginės intervencijos, netyčinė analizė.
• Reikšmingi laiko sąnaudos, norint rasti ir identifikuoti įvykį.

Sukūrus skaitmenines technologijas, buvo sukurtos "protingos" automatizuotos sistemos.

Stiprumas žvalgyboje

Pagrindinis intelektualios vaizdo stebėjimo sistemos principas yra vaizdo analizė - technologija, pagrįsta vaizdo atpažinimo ir vaizdo apdorojimo metodais ir algoritmais, vaizdo duomenų srauto analizės rezultatu automatizuotu duomenų rinkimu. Tokia įranga be žmogaus įsikišimo gali realiu laiku nustatyti ir stebėti nustatytus tikslus (automobilį, žmonių grupę), potencialiai pavojingas situacijas (dūmus, gaisrą, neteisėtą kišimąsi į vaizdo kamerų veikimą), užprogramuoti įvykius ir laiku išsiųsti signalą. Dėl nedidelių vaizdo įrašų duomenų filtravimo, ryšių kanalų apkrova ir archyvų duomenų bazė yra žymiai sumažėjusi.

Populiariausios vaizdo analizės priemonės yra veido atpažinimo sistema. Priklausomai nuo atliktų funkcijų ir nustatytų užduočių, įrenginiui taikomi tam tikri reikalavimai.

Firmware

Kad sistema veiktų efektyviai, naudojamos kelios IP kamerų su skirtingomis veikimo charakteristikomis tipai. Objekto aptikimą kontroliuojamoje teritorijoje fiksuoja panoraminiai vaizdo kameros, kurių raiška yra 1 Mp, židinio nuotolis yra 1 mm ir yra valdomi nuskaitymo prietaisais. Tai yra labiau pažengę fotoaparatai (nuo 2Mp, nuo 2 mm), kurie pagamina pripažinimą paprastais metodais (3-4 parametrai). Norint nustatyti objekto naudojimo kameras su gerą vaizdo kokybę, pakanka sudėtingiems algoritmams (nuo 5 MP, 8-12 mm). Populiariausi veidų atpažinimo programinė įranga "Veido intelektas" (kūrėjas - "House Control"), veido vadovas ("Synesis" ir "VOCORD FaceControl" (VOCORD)) demonstruoja:

• Didelis tikimybė identifikuoti objektą (iki 99%).
• Parama įvairiems fotoaparato pasukimo kampams.
• Galimybė atskirti žmones net tankioje pėsčiųjų masėje.
• Analitinių ataskaitų rengimo kintamumas.

Temos atpažinimo pagrindai

Bet kurios biometrinės atpažinimo sistemos yra pagrįstos asmens, skaitomo pagal konkretų iš anksto nustatytą modelį, fiziologinių charakteristikų atitiktimi. Skenavimas vyksta realiuoju laiku. IP kamera transliuoja vaizdo srautą į terminalą, o veidų atpažinimo sistema nustato, ar vaizdas atitinka duomenų bazėje saugomas nuotraukas. Yra du pagrindiniai metodai. Pirmasis grindžiamas statiniais principais: biometrinių parametrų apdorojimo rezultatai sukuria elektroninį pavyzdį tam tikram asmeniui būdingu unikaliu numeriu. Antrojo metodo modelis yra "žmogiškas" požiūris, jam būdingas savęs mokymasis ir tvirtumas. Asmens tapatybe pagal vaizdo vaizdą atsižvelgiama į su amžiumi susijusius pokyčius ir kitus veiksnius (galvos apdangalo, bardo ar ūsų, akinių buvimas). Ši technologija leidžia dirbti net su senomis nuotraukomis ir, jei reikia, su rentgeno spinduliais.

Veido paieškos algoritmas

Dažniausias veidų aptikimo būdas yra Haar kaskadų (kaukių rinkinių) naudojimas. Kaukė yra stačiakampio formos langas su skirtingu baltos ir juodos spalvos segmentų deriniu.

Programos mechanizmas yra toks: vaizdo rėmas yra padengtas kaukėmis, o pagal konvoliucijos rezultatus (skaičiuojant pikselius, sugautus baltame ir juodajame sektoriuose) apskaičiuojamas skirtumas lyginant su tam tikra ribine verte.

Siekiant pagerinti klasifikatoriaus darbą, yra sukurta teigiama (rėmeliai, kuriuose yra žmonių veidai) ir neigiami (be tų) mokymo pavyzdžiai. Pirmuoju atveju konvoliucijos rezultatas viršija ribinę vertę, antruoju atveju jis yra mažesnis. Asmenų, turinčių leistiną paklaidą, detektorius nustato visų kaskadų smailių sumą ir, jei slenkstis viršijamas, signalizuoja asmenų buvimą rėmelyje.

Pripažinimo technologijos

Po aptikimo ir lokalizacijos, vaizdo ryškumas ir geometrinis išlyginimas vyksta pradiniame etape. Tolesni veiksmai - funkcijų skaičiavimas ir identifikavimas - gali būti atliekami įvairiais būdais.

Skenuojant visą veidą kambarį su puikiu apšvietimu, gerus rezultatus demonstruoja algoritmai, kurie dirba su 2D vaizdais. Analizuojant unikalius taškus ir atstumus tarp jų, veidų atpažinimo sistema nustato, kaip identifikuoti koeficientai, taikomi skirtumui tarp "gyvo" fotografijos ir registruoto šablono.

Trijų matmenų technologijos yra atsparios šviesos srauto pokyčiams, leistinas nuokrypis nuo priekinio kampo yra iki 45 laipsnių. Čia analizuojama ne tik taškai ir linijos, bet ir paviršių savybės (kreivumas, profilis), atstumo tarp jų matrica. Tokių algoritmų veikimui reikalinga maksimali vaizdo įrašymo kokybė, kai dažnis yra iki 200 kadrų per sekundę. Sistemos pagrindą sudaro 5 megapikselių vaizdo kameros, didelės optinės skiriamosios gebos ir minimizuota sinchronizavimo klaida. Be to, jie yra prijungti specialiu laiko kabeliu, kad perduotų sinchronizavimo impulsus.

Šiuolaikinių sistemų rinkos būklė

Pirmosios biometrinės kontrolės sistemos dėl jų didelių sąnaudų buvo sukurtos tik valstybinėms karo priemonėms, o tik dešimtojo dešimtmečio viduryje jos tapo prieinamos komercinėms organizacijoms. Spartus technologijų ir mikroprocesorių technologijų vystymasis leido padidinti sistemų tikslumą ir išplėsti jų taikymo sritį. Mūsų šalies lyderių rinkoje yra Amerikos ir Vakarų Europos saugumo sistemų gamintojai. Pardavimų lyderis yra korporacijų "ZN Vision Technologies" ir "Visionics" įranga. Labiausiai perspektyvūs rusų kūrėjai yra moksliniai tyrimai ir produktai "Vocord", "NTechLab", "Soling", "VizhnLabs" ir "Tūkstantmečio vystymosi tikslų" grupės, kurios, be kita ko, taip pat stengiasi pritaikyti užsienio kompleksus į Rusijos sąlygas.

Kompiuterio veido kontrolė

Plačiausias bekontaktinio identifikavimo taikymo sritis yra kova su terorizmu ir nusikalstamumu. Baudžiamosios veido veidas yra saugomas duomenų bazėje. Žmonių (oro uostų, geležinkelio stočių, prekybos centrų, sporto įrenginių) masinėse perpildytose vietose filmuojamas realaus laiko žmonių srautas ieškomiems asmenims identifikuoti.

Kitas sritis yra prieigos valdymo sistemos: fotografijos vaizdo pavyzdys elektroniniame leidinyje yra lyginamas su modeliu, gautu atlikus duomenų apdorojimą iš vaizdo kamerų. Procedūra vyksta iškart, nereikalaujant papildomų veiksmų (priešingai nei akies tinklainės arba daktiloskopijos nuskaitymas).

Kita sparčiai besivystanti pramonė yra prekyba. Interaktyvusis skelbimų lentynas, nuskaitęs asmens veidą, nustato jo lytį ir amžių, vizualizuoja tik tuos skelbimus, kurie gali būti įdomūs klientui.

Tendencijos ir plėtros perspektyvos

Bankų sektoriaus asmenų pripažinimo sistemos yra labai populiarios. Praėjusiais metais, po 50 000 protingų vaizdo kamerų įdiegimo savo biuruose, "Post Bank" bankui pavyko sutaupyti milijonus rublių užkirsti kelią sukčiavimui kredito ir mokėjimo segmentuose. Ekspertai tvirtina, kad iki 2021 m. Bus sukurtas reikalingas infrastruktūros tinklas ir visos operacijos bankomatuose bus įmanomos tik po biometrinio kliento veido atpažinimo.

Per ateinančią dešimtmetį aukštos technologijos leis atverti savitarnos parduotuvių tinklą: pirkėjas praeina iš parduotuvių, pasirenka jiems patinkančias prekes ir palieka. Asmenų ir vaizdų atpažinimo sistema leis nustatyti pirkėjo tapatybę, įsigyti ir nuskaičiuoti jo sąskaitą reikiamą sumą.

Šiuo metu vyksta darbai psichoemocinės būsenos pripažinimo sistemoms. Žmonių emocijų analizė bus paklausa daugialypės terpės srityse: animacija, kinematografija, kompiuterinių žaidimų kūrimo pramonė.