CC BY
25
УДК 004.056.53
БИОМЕТРИЧЕСКАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ДОСТУПА НА ЗАКРЫТЫЕ ОБЪЕКТЫ ПУТЕМ РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ ЛЮДЕЙ В ТОЛПЕ ПО СИГНАЛАМ С КАМЕР ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ
Е. В. Пронь Научный руководитель - А. М. Голиков
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Российская Федерация, 634050, г. Томск, просп. Ленина, 40 E-mail: [email protected]
Обнаружение лиц представляет собой систему, включающую набор функций, позволяющих решать задачи обнаружения лиц, определения их положения на цифровом изображении, а также межкадрового прослеживания наблюдаемых лиц в реальном масштабе времени. Процедура обнаружения лица выделяет человеческое лицо на черно-белых или цветных изображениях во фронтальной или околофронтальной проекции и возвращает координаты объемлющих прямоугольников для всех обнаруженных лиц. Процедура слежения за лицами позволяет накапливать и сохранять в системе информацию о лице человека (последовательность изображений лица с различными ракурсами и выражениями) до тех пор, пока лицо не выйдет из зоны наблюдения или не отвернется от камеры. Работа выполнена в рамках 15 секции настоящей конференции (Методы и средства защиты информации).
Ключевые слова: обнаружение лиц, последовательность изображений лица с различными ракурсами и выражениями, межкадровое прослеживание.
BIOMETRIC ACCESS CONTROL SYSTEM FOR CLOSED SITES BY THE RECOGNITION OF PEOPLE'S FACES IN THE CROWD SIGNALS FROM SURVEILLANCE CAMERAS
E. V. Pron Scientific Supervisor - A. M. Golikov
Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics 40, Lenin Av., Tomsk, 634050, Russian Federation E-mail: [email protected]
Face detection is a system that includes a set of functions allowing to solve the problems of detecting faces, determining their position on digital image and interframe tracking of the observed individuals in real time. The procedure of face detection distinguishes a human face on the black-and-white or color images in the front or colorantului projection and enclosed blocks returns the coordinates of the rectangles for all faces detected. a Procedure for tracking persons to collect and keep information about the person's face (sequence of images of faces with different angles and expressions) as long as the person is not released from the scene or turns away from the camera.
Work is performed under the 15th section of this conference (the Methods and means of information protection).
Keywords: face detection, a sequence of images of faces with different angles and expressions, interframe tracking.
Система распознавания лица представляет собой программно-алгоритмический комплекс, решающий задачи верификации и идентификации пользователя на основе сравнительного анали-
Секция «Методы и средства зашиты информации»
за предъявляемого лица. Процедура верификации предусматривает сравнение предъявляемого лица с выбранным лицом, хранящимся в текущей базе данных. Процедура идентификации предусматривает проверку принадлежности предъявляемого лица ко всей базе данных лиц или заранее оговоренной ее части. Система включает в себя набор алгоритмов автоматической верификации и идентификации лиц, обеспечивающих биометрическое распознавание пользователя с вероятностью до 95 %. Наличие интерфейса настраиваемых параметров работы алгоритмов, спектр методов распознавания лиц, эффективные алгоритмы предобработки, возможность оптимизации решения под аппаратные требования заказчика и многое другое позволяют использовать данное решение как удобное и гибкое средство по созданию клиент-ориентированных биометрических систем [1; 2].
Тестовая программа распознавания лиц обрабатывает 2Б изображения. На рис. 1 представлен интерфейс программы с загруженной в неё фотографией.
Рис. 1. Программа распознавания лиц
Программа разработана в одном из пакетов LabView, это NI Vision Builder. Данный пакет позволяет составлять различные схемы, которые могут производить фото и видеообработку, различной сложности.
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.
Рис. 2. Пример реконструирования лица в 3Б-формате
Разработанная система обладает следующими характеристиками:
1) система производит распознание лиц в режиме реального времени, и для этого человеку не нужно останавливаться перед ней. Построение модели происходит за 0,05 или 0,1 секунды;
2) система производить сравнение ЗО-модели с изображениями или эталонными моделями, проверяет их на совпадение, далее уведомляет об этом оператора или систему охраны в автоматическом режиме;
3) система обладает устойчивостью к поворотам головы и различным мешающим видеонаблюдению и распознаванию факторам (тень, различная освещенность, поворот головы и т. д.) [2; 3].
Библиографические ссылки
1. Бенкренев В. А., Шмяков А. М. Цифровая обработка многомерных сигналов. Ярославль: Изд-во ЯГУ им. П. Г. Демидова.
2. Брилюк Д. В., Старовойтов В. В. Распознавание человека по изображению лица нейро-сетевыми методами. Минск : Наука 2002. 52 с.
3. Бушлякова О. С., Замятин Н. В. Виртуальная модель прибора для отладки его программного обеспечения // Доклады ТУСУР. 2016. Т. 19, № 1. С. 63-64.
© Пронь Е. В., 2017
