Вы здесь

Вывод сигнала о пожаре на пульт 01

Система распознавания лиц

Версия для печати

Для защиты от несанкционированного доступа в помещения, применяются биометрические системы, которые основаны на использовании индивидуальных и уникальных для каждого человека особенностей или признаков, позволяющих быстро и достоверно идентифицировать пользователя.

Система распознавания лиц по изображению основывается на алгоритмах идентификации и сравнения изображений. Базой для этих алгоритмов является модифицированный метод анализа принципиальных компонент, который заключается в вычислении максимально схожих коэффициентов, которые характеризуют входные образы распознавания лиц человека. Инновационная система распознавания лиц позволяет обеспечить высокую вероятность распознавания лиц, в том числе, при изменении физических характеристик лица: старении, изменении прически, появлении бороды и усов. Система распознавания имеет связь с пропускным механизмом (турникетом, автоматическими воротами или электрическим замком), который автоматически срабатывает на открытие, если 3D-модель лица совпала с шаблоном в базе данных. Распознавание может производиться при нахождении человека на расстоянии до двух метров от сканера. При распознавании не требуется остановка человека - достаточно направленного взгляда в сторону видеокамеры, весь процесс бесконтактен и не требует позиционирования. Если соответствие не установлено - доступ не разрешается и дверь не открывается. Фотография неавторизованных людей сохраняется в базе данных и регистрируется в журнале для последующего расследования. В сканерах системы применяется инфракрасный свет, который позволяет проводить сканирование даже в темноте, а алгоритмы распознавания лиц могут работать с людьми в очках, с бородами, челками.

 

Система распознавания лиц может быть удачно использована в местах массового скопления людей, на секретных и стратегически важных объектах. Технология распознавания лиц не требует физического контакта с системой, люди попадают в поле зрения видеокамеры, а система самостоятельно осуществляет работу с внешними базами данных. В зависимости от целей применения системы, сопоставление может представлять собой верификацию либо идентификацию. Верификация проводится, например, чтобы удостовериться, что человек является именно тем, на чьё имя выдан предъявленный им документ. При верификации лицо пользователя сопоставляется с единственным шаблоном, который может храниться либо в базе, либо в памяти карты доступа СКУД, и результатом процесса является "да" или "нет". Идентификация же представляет собой сопоставление лица тестируемого с набором шаблонов, которые хранятся в базе, и имеет результатом установление личности тестируемого. Таким образом, идентификация требует больших расходов вычислительных ресурсов.

 

Алгоритм распознавания лиц

Системы распознавания лиц делятся две категории – двухмерные ( в их основе лежат плоские, или двухмерные, изображения, 2D) и трехмерные (распознавание производится по реконструированным трехмерным образам, 3D). Однако, системы 2D-распознавания очень чувствительны к условиям освещенности. При неравномерном освещении лица достоверность 2D-распознавания заметно снижается. В то время как для систем 3D-распознавания изменения в освещенности влияют лишь на текстуру лица, а реконструированная поверхность лица остается неизменной. И в тех и в других системах для распознавания лиц применяются устойчивые антропометрические точки, расположение которых характеризует индивидуальные особенности лица. На 3D-моделях антропометрические точки определяются с большей точностью, чем на 2D-изображениях. Также, точки на 3D-моделях имеют три координаты и, поэтому,предоставляют больше информации, чем те такие же точки на 2D-изображении.

Распознавание производится путем выделения симметрий в каждом видеоизображении. Для этого используется определенный набор симметричных сверток в заданном диапазоне масштабов изображения, после этого видеокадр обрабатывается нейросетью. Алгоритм распознавания лиц позволяет обеспечить устойчивость к шуму и неравномерной засветке. Лицо человека, хоть раз попавшее в поле зрения видеокамеры, с применением алгоритма предсказания вектора движения будет автоматически отслеживаться от кадра к кадру. А все изображения будут храниться во временном буфере. В результате будет отобран кадр с оптимальным ракурсом лица и качеством изображения. Затем будет произведено выделение основных признаков лица: глаза, нос, рот. После выявления основных признаков лица, изображение приводится к стандартному виду: для надежного распознавания изображение лица должно иметь определенные размеры, необходимо выдержать расстояние между глазами, положение лица относительно центра. Для этого изображение масштабируется, разворачивается, в некоторых случаях определяется положение лица (фас, положение в три четверти или точные 3D координаты), автоматически нормализуется контрастность и яркость. После этого осуществляется непосредственное сравнение полученного изображения лица с изображениями из базы данных, которое хранится в таком же формате. В итоге сравнения "один к многим" отбираются наиболее близкие по характеристикам вектора: результатом заключительного этапа является идентификация лица, которое попало в поле зрения видеокамеры с изображениями из базы данных.

Функциональные возможности и характеристики позволяют успешно использовать систему распознавания лиц на самых различных объектах, для обеспечения безопасности которых важна обязательная регистрация и предоставление данных о людях, которые находятся на территории объекта, а также их идентификация.

Источник


установка пожарной сигнализации