Полная версия

Главная arrow Медицина

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

-распознавание лица

20-распознавание лица - это один из самых статистически неэффективных методов биометрии. Появился он довольно давно и применялся в основном в криминалистике, что и способствовало его развитию. Впоследствии появились компьютерные интерпретации метода, он стал более надежным, но с каждым годом все больше уступает другим биометрическим методам идентификации личности. В настоящее время из-за плохих статистических показателей он применяется в основном в мультимодальной или, как ее еще называют, перекрестной биометрии.

20-распознавание лица

-распознавание лица

Данный метод заключается в том, что на объект (лицо) проецируется сетка. Луч, падающий на искривленную поверхность, изгибается - чем больше кривизна поверхности, тем сильнее изгиб луча. Изначально при этом применялся источник видимого света, подаваемого через «жалюзи». Затем видимый свет был заменен инфракрасным, который обладает рядом преимуществ. Далее камера делает снимки со скоростью нескольких десятков кадров в секунду, и полученные изображения обрабатываются специальной программой. Обычно на первом этапе обработки отбрасываются изображения, на которых лица не видно вообще или присутствуют посторонние предметы, мешающие идентификации. По полученным снимкам восстанавливается ЗЭ-модель лица, на которой выделяются и удаляются ненужные помехи (прическа, борода, усы и очки). Затем производится анализ модели: выделяются антропометрические особенности, которые и записываются в уникальный код, заносящийся в базу данных. Время захвата и обработки изображения составляет 1-2 с для лучших устройств.

Таким образом, в методах распознавания лица, основанных на видеоизображении, используется изображение лица или серия изображений лиц, захватываемых видеокамерой. Точность расположения лица субъекта и условия освещения могут повлиять на работу системы. Обычно захватывается изображение лица целиком, а для четкого изображения на нем могут проставляться контрольные точки. Например, расположение глаз, рта и ноздрей может быть таким, что будет создан уникальный шаблон. Трехмерные модели лица могут создаваться разными способами, такими, как проецирование ИК-сетки («структурированного света»), слияние нескольких изображений или использование информации о полутонах в отдельном изображении.

На тепловизионном изображении лица отображается количество тепла, вызванное притоком крови к лицу. Тепловизор захватывает невидимый, вызванный теплом рисунок кровеносных сосудов, находящихся под кожей. Так как при захвате изображений лица ИК-каме- рами освещение не является необходимым, системы могут работать и в темноте. Системы позволяют идентифицировать человека на расстоянии до нескольких десятков метров. В комбинации с поиском по базе данных такие системы используются для опознания авторизованных сотрудников и отсеивания посторонних. Однако при изменении освещенности сканеры лица имеют относительно высокий процент ошибок. Еще один существенный недостаток - дороговизна ИК-камер по сравнению с другими видами видеокамер.

С помощью специальных алгоритмов или нейтронной сети в ядре распознавания биометрической системы изображение лица преобразуется в шаблон, а затем - в уникальный математический код. Этот код сохраняется в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.

Однако на результаты сравнения лиц, которое проводится в биометрических системах, могут повлиять такие факторы, как возрастные изменения внешности человека, растительность на лице, наличие очков и положение головы. То есть, для проведения корректного сопоставления новых биометрических образцов с ранее зарегистрированными шаблонами необходимо все же использовать машинное обучение.

ЗЭ-распознавание лица

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>