Технология распознавания лиц – способ использования на компьютере таких нововведений, как поисковые системы распознавания лиц или программное обеспечение для распознавания лиц, для идентификации людей или поиска людей с похожими лицами.

Сфера применения данной технологии достаточно объемна – это и маркетинг, и рекламная область, и осуществление платежей, и медицина.

Благодаря развитию и эффективности она используется и применяется для установления личности преступников и помогает в установлении личности людей.

 

Распознавание лиц в видеонаблюдении

В современных системах видеонаблюдения функция распознавания лиц в режиме реального времени является одной из ключевых. При попытке использовать интеллектуальную видеоаналитику, основанную на движении, такую как: обнаружение движения, отключение камеры, вторжение и т.д., для превентивной безопасности, пользователи часто раздражаются из-за ложных уведомлений. Эти уведомления возникают из-за того, что аналитика, основанная на движении, выдает сигнал даже тогда, когда в поле зрения камеры появляются животные или двигаются деревья из-за сильного ветра. В конечном итоге это приводит к тому, что пользователи просто отключают этот механизм уже через несколько дней после установки. Даже сотрудники службы безопасности перестают обращать внимание на такие события. Система распознавания лиц гарантирует, что уведомление будет отправляться только тогда, когда в отмеченной области присутствует именно человек.

Распознавание лиц в видеонаблюдении

Распознавание лиц в видеонаблюдении

На сегодняшний день для воплощения распознавания лиц в видеонаблюдении могут применяться два основных способа:

– процесс осуществляется на стороне снимающей камеры и затем передаются мета-данные и видеопоток на сервер. Плюсы такого метода: подключение большого количества камер к медиа-серверу – существенной нагрузки на ресурсы и производительность это не окажет. Недостатки такого способа в том, что потребуется устанавливать видеокамеры одного производителя.

– другой метод: специальное программное обеспечение устанавливать на самом сервере. В таком случае с камеры наблюдения принимается только видеопоток. Такую систему удобно использовать в случае, если видеонаблюдение уже установлено на объекте. Просто заменить устаревшее серверное оборудование.

Замена оборудования, покупка лицензии на каждый канал – все это стоит не «очень» дешево. Но и сами камеры со встроенным детектором лиц имеют немалую стоимость. Также нужно будет произвести замену ранее установленных камер.

Для каждого конкретного случая выбор индивидуален.

 

Технология распознавания лиц

2d распознавание лиц

Большинство программ и технологий распознавания лица опирается на 2D изображения. Но это сделано не потому, что 2D-изображение лица очень точное, а просто для удобства. Подавляющее большинство камер получают изображение без какой-либо глубины. И общедоступные фотографии, которые можно использовать для баз данных, все в 2D.

2D распознавание лиц

2D распознавание лиц

Почему 2D-изображение лица не является точным?

Плоское изображение лица испытывает недостаток в идентифицирующих особенностях, таких как глубина. С помощью плоского изображения компьютер может измерять, например, расстояние между зрачками и ширину рта. Но он не может определить длину или выпуклость лба.

Кроме того, 2D-изображение лица сильно зависит от спектра видимого света. Это означает, что двухмерная визуализация лица не работает в темноте. Такая технология может быть ненадежной при ярком или темном освещении.

Для обхода этих недостатков надо использовать другие методы визуализации лица.

 

3d распознавание лиц

Появившаяся не так давно технология для распознавания лиц использует 3D-моделирование.  Такая модель обеспечивает бОльшую точность. Для получения 3-х-мерного изображения поверхности лица человека в режиме реального времени для распознавания 3D-лица используются отличительные черты лица, где наиболее очевидны кости и жесткие ткани, такие как изгибы глазниц, подбородка или носа. Такие области лица не меняются со временем, они – уникальны.

3D распознавание

3D распознавание

Используя ось измерения и глубину, на которую не оказывает влияние освещение, 3D-распознавание лиц может применяться в темноте. Позволяет идентифицировать объект под разными углами обзора с возможностью распознавания до 90 градусов (лицо в профиль).

Используя ПО для 3D, система распознавания лиц подвергается серии промежуточных шагов для проверки личности человека:

обнаружение

Получение изображения может быть выполнено путем оцифровки существующей фотографии (2D) или с использованием видеоизображения для получения живого изображения объекта (3D).

центровка

Как только он обнаруживает лицо, система определяет положение головы, размер и позу. Как указывалось ранее, объект может быть распознан до 90 градусов, в то время как в режиме 2D голова должна быть повернута как минимум на 35 градусов в направлении камеры.

измерение

Затем система измеряет кривые грани в миллиметровом (или микроволновом) масштабе и создает шаблон.

представление

Система переводит шаблон в уникальный код. Эта кодировка дает каждому шаблону набор чисел для представления особенностей лица субъекта.

согласование

Если изображение является трехмерным, а база данных содержит трехмерные изображения, то сопоставление будет выполнено без каких-либо изменений в изображении. Однако в настоящее время существует проблема, с которой сталкиваются базы данных, находящиеся в 2D-изображениях. 3D обеспечивает живой движущийся переменный объект по сравнению с плоским устойчивым изображением. Новые технологии решают эту проблему. При съемке трехмерного изображения определяются разные точки (обычно три). Например, наружная часть глаза, внутренняя часть глаза и кончик носа будут извлечены и измерены. Как только эти измерения будут выполнены, к изображению будет применен алгоритм (пошаговая процедура), чтобы преобразовать его в двухмерное изображение. После преобразования программное обеспечение будет сравнивать изображение с 2D-изображениями в базе данных, чтобы найти потенциальное совпадение.

проверка и(или) идентификация

При проверке исходное изображение сопоставляется только одному изображению в базе данных (1: 1), чтобы проверить, является ли субъект тем, кем он говорит. Если целью является идентификация, то изображение сравнивается со всеми изображениями в базе данных, что дает оценку для каждого потенциального соответствия (1: N).

Далее рассмотрим, как биометрия кожи может помочь проверить совпадения.

 

Распознавание лица по текстуре кожи лица

Анализ текстуры кожи оказался успешным инструментом для распознавания лиц за счет значительного повышения разрешения изображения. Такой метод использует биометрию кожи, уникальность текстуры кожи, для получения еще более точных результатов.

Процесс работает почти так же, как распознавание лиц. На изображении выбирается участок кожи, называемый отпечатком. Затем этот отпечаток разбивается на более мелкие блоки. Используя алгоритмы, чтобы превратить рассматриваемый участок в математическое уравнение, система будет различать любые линии, пористость кожи и фактическую текстуру. Согласно Identix, благодаря сочетанию распознавания лиц с анализом текстуры кожи, точность идентификации может увеличиться на 20-25 процентов.

 

Распознавание лица по тепловизионному изображению

На сегодняшний день исследования по распознаванию лиц в основном сосредоточены на видимом спектре, решая такие проблемы, как изменения освещенности, поза и разрешение изображения. Тем не менее, для наблюдения в ночное время отсутствие освещения не позволяет эффективно использовать камеры, работающие в спектре видимого света.

Тепловое изображение лица

Отдельный объект, видимый в видимом (а) и тепловом (b-e) спектрах

Тепловизионный анализ измеряет излучение в инфракрасном спектре средней длины волны и длинноволновой части спектра, которое естественным образом излучается живой тканью, и поэтому является весьма практичным способом визуализации для работы в ночное время. Однако, поскольку большинство баз данных и списков наблюдения содержат только изображения лица в видимом спектре, трудно сопоставить неизвестное тепловое изображение с набором известных видимых изображений.

Распознавание лиц становится все более заметным в нашем мире. За последние несколько лет мы стали свидетелями серьезных разработок в технологии распознавания лиц. Распознавание лиц – одна из новейших разработок биометрических идентификаторов, которая не требует много времени на обработку или вмешательства человека в проверку. Другие биометрические идентификаторы, такие как сканеры отпечатков пальцев и распознавание голоса, требуют гораздо больше разных устройств для функционирования. Распознавание лиц – высокоэффективная биометрическая технология, обладающая большим потенциалом.

 

Пишите в комментариях ниже какую информацию добавить или убрать по данной теме. Открыт для предложений по оформлению и наполнению страницы.


0 комментариев

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.