Sistemul de recunoaștere a feței cu ajutorul sistemelor de supraveghere video. Algoritmul de căutare al feței

Software-ul și hardware

Sisteme de securitate complexe

Platformă unică sisteme integrate de securitate include module de securitate și echipamente de incendiu, control și control acces, supraveghere video sau televiziune de securitate (COT). Funcțiile celor din urmă până de curând au fost limitate la monitorizarea video și înregistrarea situației pe site și pe teritoriul înconjurător, arhivarea și stocarea datelor. Sistemele video clasice prezintă o serie de dezavantaje semnificative:

• Factorul uman. Operație ineficace a operatorului atunci când difuzează o cantitate mare de informații.
• Imposibilitatea intervenției chirurgicale, analiza precoce.
• Costuri semnificative pentru găsirea și identificarea evenimentului.

Dezvoltarea tehnologiilor digitale a condus la crearea unor sisteme automatizate "inteligente".

Forța în inteligență

Principiul de bază al intelectualului sisteme de supraveghere video este analiza video - o tehnologie bazată pe metode și algoritmi pentru recunoașterea imaginilor și prelucrarea imaginilor, colectarea automată a datelor ca urmare a analizei fluxului video. Un astfel de echipament, fără capacitatea umană de a detecta și a țintelor de cale stabilite în timp real (o mașină, un grup de oameni), situații potențial periculoase (fum, foc, de intervenție neautorizată în operarea de camere video), evenimente programate, și declanșează o alarmă în timp util. Datorită filtrării datelor video fără interes, sarcina pe canalele de comunicații și baza de date de arhivă este redusă semnificativ.

Cele mai populare mijloace de analiză video este sistemul de recunoaștere a feței. În funcție de funcțiile efectuate și de sarcinile atribuite echipamentului, sunt îndeplinite anumite cerințe.

Software-ul și hardware

Pentru funcționarea eficientă a sistemului, sunt utilizate mai multe tipuri de camere IP cu caracteristici operaționale diferite. Detectarea obiectului pe teritoriul controlat este fixată de camerele panoramice cu o rezoluție de 1 Mp și o focală de 1 mm și sunt ghidate de dispozitive de scanare. Acestea sunt camere mai avansate (de la 2Mp, de la 2mm), care produc recunoaștere prin tehnici simple (3-4 parametri). Pentru a identifica camerele care folosesc obiectul cu o bună calitate a imaginii, suficientă pentru aplicarea algoritmilor complexi (de la 5 Mp, 8-12 mm).Cel mai popular software Face Intellect (dezvoltator - House Control), directorul de față (compania Sinezis) și VOCORD FaceControl (VOCORD) demonstrează:

• Înaltă probabilitate de identificare a unui obiect (până la 99%).
• Suport pentru o gamă largă de unghiuri ale camerei.
• Posibilitatea de a separa oamenii chiar și într-o masă densă de pietoni.
• Variabilitatea pregătirii rapoartelor analitice.

Elementele de bază ale recunoașterii modelului

Orice sistem biometric de recunoaștere se bazează pe identificarea corespondenței caracteristicilor fiziologice ale persoanei citite cu un model specific predefinit.Scanarea are loc în timp real. Camera IP difuzează fluxul video către terminal, iar sistemul de recunoaștere a feței determină corespondența imaginii cu fotografiile stocate în bază de date. Există două metode principale. Primul se bazează pe principii statice: rezultatele procesării parametrilor biometrici creează un eșantion electronic sub forma unui număr unic care corespunde unei anumite persoane. A doua metodă modelează abordarea "umană" și se caracterizează prin auto-învățare și robustețe. Identificarea persoanei pe imaginea video ia în considerare schimbările de vârstă și alți factori (prezența unei cămăși, o barbă sau mustăți, ochelari). Această tehnologie vă permite să lucrați chiar și cu fotografii vechi și, dacă este necesar, cu raze X.

Algoritmul de căutare al feței

Metoda cea mai comună de detectare a fețelor este folosirea cascadelor Haar (seturi de măști). Masca este o fereastră dreptunghiulară cu o combinație diferită de segmente albe și negre.

Mecanismul programului este următoarea: cadrul video este acoperit de un set de măști, iar rezultatele convoluției (numărarea pixelilor aparținând unei sectoare alb-negru), se calculează diferența este comparată cu o anumită valoare de prag.

Pentru a îmbunătăți activitatea clasificatorului, sunt create pozitive (cadre, în cazul cărora sunt prezente fețele oamenilor) și probele de formare negative (fără cele). În primul caz, rezultatul convoluției este mai mare decât pragul, în al doilea caz este mai mic. Detectorul persoanelor cu eroare admisibilă determină suma convoluțiilor tuturor cascadelor și, dacă pragul este depășit, semnalează prezența persoanelor în cadru.

Tehnologii de recunoaștere

După detectare și localizare, în etapa preliminară are loc o strălucire și o aliniere geometrică a imaginii. Acțiunile ulterioare - calculul caracteristicilor și identificarea - pot fi efectuate prin diverse metode.

Când scanați o față plină într-o cameră cu iluminare excelentă, rezultate bune sunt demonstrate de algoritmi care lucrează cu imagini bidimensionale. Analizând punctele unice și distanțele dintre ele, sistemul de recunoaștere a feței determină identificarea de către coeficienți a diferenței dintre instantaneul "live" și șablonul înregistrat.

Tehnologiile tridimensionale sunt rezistente la modificările fluxului de lumină, abaterea admisă față de unghiul frontal este de până la 45 de grade. Aici, nu numai punctele și liniile sunt supuse analizei, ci și proprietățile suprafețelor (curbură, profil), metrica distanțelor dintre ele. Pentru operarea acestor algoritmi, este necesară o calitate maximă a înregistrării video cu o frecvență de până la 200 de cadre pe secundă. Baza sistemului este formată din camere stereovideo cu o matrice de 5 megapixeli, rezoluție optică ridicată și eroare minimă de sincronizare. În plus, ele sunt conectate printr-un cablu special de sincronizare pentru a transmite impulsurile de sincronizare.

Starea pieței sistemelor moderne

Primul sisteme de control biometric, având în vedere costul lor ridicat, au fost dezvoltate doar pentru instalațiile militare de stat și numai la mijlocul anilor 1990 au devenit disponibile organizațiilor comerciale. Dezvoltarea rapidă a tehnologiei și a tehnologiei microprocesor a permis creșterea acurateței sistemelor și extinderea domeniului de aplicare al aplicației. Pe piața țării noastre, pozițiile de lider aparțin producătorilor de sisteme de securitate americane și vest-europeni. Liderul vânzărilor este echipamentul corporațiilor ZN Vision Technologies și Visionics. Cele mai promițătoare în rândul dezvoltatorilor de pe piața internă care caută de cercetare și produse de companii „Vocord“, NTechLab, „Soling“, SRL „VizhnLabs“ și a „ODM“, care, printre altele, angajate în adaptarea mai mult și a sistemelor străine la condițiile rusești.

Controlul față-verso al computerului

Cea mai extinsă câmp de aplicare a identificării fără contact este lupta împotriva terorismului și a criminalității. Imaginea chipului infractorului este stocată în baza de date. În locurile de aglomerare în masă a populației (aeroporturi, gări, centre comerciale, spații sportive), se fotografiază un flux de oameni în timp real pentru a identifica persoanele dorite.

Următoarea sferă este sistemul de control al accesului: un eșantion din imaginea fotografiei pe pass-ul electronic este comparat cu modelul obținut ca urmare a prelucrării datelor de la camerele video. Procedura are loc instantaneu, fără a necesita alte acțiuni (spre deosebire de scanarea retinei ochiului sau de amprentare).

O altă industrie care se dezvoltă rapid este marketingul. interactiv panou scanând fața persoanei, determină sexul și vârsta, vizualizează numai acele anunțuri care ar putea fi de interes pentru client.

Tendințe și perspective de dezvoltare

Sistemele de recunoaștere a persoanelor din sectorul bancar sunt foarte solicitate. Ca urmare a anului trecut, după instalarea a 50.000 de camere video inteligente în birourile lor, Post Bank Bank a reușit să salveze milioane de ruble prin prevenirea fraudei în segmentele de credit și de plată. Experții afirmă că până în 2021 va fi creată rețeaua de infrastructură necesară, iar toate operațiunile în ATM vor deveni posibile numai după identificarea biometrică a chipului clientului.

În decursul următorului deceniu, tehnologiile înalte vor permite deschiderea unei rețele de magazine pline de autoservire: cumpărătorul trece în fața magazinelor, alege bunurile care le plac și pleacă. Sistemul de recunoaștere a fețelor și imaginilor va determina identitatea cumpărătorului, va cumpăra și va scrie suma necesară din contul său.

Se lucrează la crearea unor sisteme de recunoaștere a stării psihoemoționale. Analiza emoțiilor umane va fi solicitată în sferele multimedia: animație, cinematografie, industria creării de jocuri pe calculator.