CC BY
45
УДК 004.932
А. С. Захаров, А. П. Кирпичников, С. А. Ляшева, М. П. Шлеймович
СИСТЕМА ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ЛЖИ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Ключевые слова: детектор лжи, полиграф, видеоусиление Эйлера, обработка изображений.
Описана система детектирования лжи на основе обработки изображений. Работа системы базируется на методе видеоусиления Эйлера для измерения пульса человека. Приведены результаты сравнения измерений, сделанных посредством описанной системы и пульсометром.
Keywords: lie detector, polygraph, video enhancement Euler, image processing.
Describes the system of the detection of lies based on the image processing. The system is based on the method of Euler video enhancement to measure pulse of the person. Given the results of the comparison of the measurements made by the described system and heart rate monitor.
В настоящее время для оценки достоверности поступающей от людей информации используются специальные устройства, называемые детекторами лжи или полиграфами [1]. Сфера их применения постоянно расширяется. Например, с помощью полиграфа можно проверить на детекторе лжи мотивацию или надежность человека, который устраивается на работу в должности телохранителя, няни, секретаря, личного врача или другой должности, к которой предъявляются особенно серьезные требования к соблюдению морально-этических принципов. Такая проверка позволит обезопасить работодателю себя и своих близких. Главным преимуществом проверки на полиграфе является то, что с его помощью можно определить даже те факты из жизни человека, которые он очень хотел бы скрыть. Вряд ли человек при устройстве на работу сам расскажет о том, что, например, на прошлом месте работы он часто конфликтовал с коллегами, постоянно ошибался в расчетах и лишал компанию солидной доли прибыли. Однако существующие на сегодняшний день полиграфы, как правило, являются громоздкими и дорогими устройствами, с которыми могут работать только хорошо обученные специалисты. Кроме того, при их использовании опрашиваемый может чувствовать дискомфорт. Уменьшить указанные недостатки при создании детекторов лжи можно за счет применения методов и средств обработки изображений.
При использовании технологий обработки изображений система детектирования лжи может состоять из обычного персонального компьютера с недорогой web-камерой и специализированного программного обеспечения. Соответствующее программное обеспечение может быть интегрировано в системы видеонаблюдения, обеспечивающие безопасность охраняемых территорий [2].
Рассмотрим систему, программное обеспечение которой состоит из следующих основных модулей:
1. Управляющий модуль;
2. Модуль ввода;
3. Модуль первичной обработки;
4. Модуль выделения рабочей области на изображении;
5. Модуль замера пульса;
6. Модуль взаимодействия с оператором.
Управляющий модуль обеспечивает работу всей системы. Модуль ввода предназначен для регистрации и поступления видеоданных в виде последовательности цветных изображений от камеры. Модуль первичной обработки обеспечивает обработку поступающих кадров видеопотока - в нем производится разделение цветовых каналов, приведение изображение к полутоновому виду, подстройка контраста. В модуле выделения рабочей области на изображении осуществляется обнаружение лица на изображении и выделение области лба. Модуль замера пульса является основным модулем для решения задачи детектирования лжи - он реализует проверку фаз, вычисление частот и определение пульса человека. Модуль взаимодействия с оператором реализует интерфейсные процедуры. Общая схема работы системы приведена на рисунке 1.
Для пользователя описываемая система представляется в виде многооконной программы. На главном окне программы выводится количественное значение частоты сердцебиения, а также, при необходимости, из него можно вызвать окно с кардиограммой и сделать соответствующие выводы об испытуемом. Также при необходимости можно вывести окно с данными об испытуемых, заданных вопросах и ответах на них. Некоторые окна программы приведены на рисунке 2.
В основе работы системы лежат следующие соображения. Человеческая зрительная система имеет ограниченную пространственно-временную чувствительность. Например, незначительное изменение цвета кожи человека при изменении его кровообращения невооруженным взглядом трудно заметить. Однако при использовании алгоритмов обработки изображений эти изменения выявляются достаточно легко. По ним далее можно вычислить пульс человека. В качестве базового метода для определения пульса человека в данном случае выступает метод видеоусиления Эйлера. Данный метод был разработан Хао-Юй Ву и Майклом Рубенштейном в Массачусетском технологическом институте [3]. Для определения пульса человека необходимо выполнить следующие шаги:
1. Разбить видеопоток на последовательность кадров (фреймов);
2. Отфильтровать кадры от шумов;
3. Отфильтровать диапазон частот колебаний цвета пикселей, в котором может быть пульс;
4. Усилить отфильтрованные изменения нужных частот и наложить усиленный сигнал на входные фреймы.
Входное изображение
Приведение к полутоновому виду
Рис. 1 - Схема работы системы
При обработке каждый кадр видеопотока представляется в виде пирамиды Лапласа. Это
позволяет уменьшить влияние шумов на результаты обработки.
Результат выполнения видеоусиления Эйлера образуется следующим образом:
I = /1 + /2, (1)
где /1 - исходный кадр входного видеопотока, /2 -кадр, отфильтрованный и умноженный на рассчитанный коэффициент усиления. Фильтрация осуществляется таким образом, чтобы выделить частотные составляющие частотного диапазона 0.4 - 4 Гц, соответствующие 24 - 240 ударам в минуту. Коэффициент усиления вычисляется исходя из анализа движения на изображении, связанного с пульсом.
а) Главное окно
б) Окно с тахограммой
У.чаа._"" Ним__м :
X™ |п
I [^^Н1 |»Ч й I
__к
И 1 ¡Ач* л_
О 3 ЪкСлм 35
П < Р я
КМ фд.,.,, исг^тусмргз Ам Гм рияр«" Ззтчкмаа данвд ГЬанк работы л
Циьыб Пир 1989 Прагой«!
Вкиля Дкдай № Профв»истс
2 ^пом д*»« Ш Тктвдиш* Тктчмящнс-ст
3 Золотое ш Суибчйяф» Секретарь
4 Ида*»« Ьядт* 1МЗ Менамрпорв... Пр01»!и<1К/
вою V
в) Окно данных об испытуемых Рис. 2 - Окна программы детектора лжи
На точность замера пульса в значительной степени влияет освещение. В таблице 1 приведены результаты экспериментов при использовании различного освещения в сравнении с пульсометром при условии измерений пульса человека в состоянии покоя, а в таблице 2 - в состоянии нагрузки. В таблице 3 приведены результаты замера пульса с
Км вопроса
ВАЛИ«"
Ввшвозркт
ГЬм«1|В0№
Ниаовивсрт
(кмиомм
ГЪчви>тетитвр V
течением времени через каждые 5 секунд в течение минуты при равномерном освещении.
Таблица 1
Точечное освещение с 4-х сторон Равномерное освещение Боковое освещение
Разработанная система 69 уд./мин 68 уд./мин 70 уд./мин
Пульсометр 71 уд./мин 68 уд./мин 68 уд./мин
Таблица 2
Точечное освещение с 4-х сторон Равномерное освещение Боковое освещение
Разработанная система 124 уд./мин 115 уд./мин 122 уд./мин
Пульсометр 120 уд./мин 113 уд./мин 119 уд./мин
Таблица 3
Разработанная система Пульсометр
5с. 67 68
10с. 68 69
15с. 68 69
20с. 69 68
25с. 68 68
30с. 70 71
35с. 69 71
40с. 69 68
45с. 68 67
50с. 67 67
55с. 69 70
60с. 68 69
Полученные в результате экспериментов замеры пульса показали достаточно точные результаты. Это позволяет использовать методы оценки достоверности ответов на основе замеров пульса в системе детектирования лжи с помощью обработки изображений, регистрируемых посредством недорогой web-камеры.
Представляется также эффективным применение подхода детектирования лжи на основе видеоусиления Эйлера в сочетании с методами обнаружения и распознавания эмоций человека на изображениях [4].
Литература
1. Виды детекторов лжи [Электронный ресурс] // Центр детекции лжи № 1 [сайт]. URL: http://www.detectormssia.ru/виды-детекторов-лжи (дата обращения: 30.08.2016).
2. Кирпичников, А.П. Обнаружение и сопровождение людей в интеллектуальных детекторах внештатных ситуаций / А.П. Кирпичников, С.А. Ляшева, М.П. Шлеймович //Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т. 17. № 21. С. 351-356.
3. Hao-Yu Wu, Michael Rubinstein, Eugene Shih, John Guttag, Frédo Durand, William T. Freeman Eulerian Video Magnification for Revealing Subtle Changes in the World ACM Transactions on Graphics, Volume 31, Number 4 (Proc. SIGGRAPH), 2012
4. Ахметшин, Р.И. Распознавание эмоций человека на изображениях / Р.И. Ахметшин, А.П. Кирпичников, М.П. Шлеймович // Вестник технологического университета. 2015. Т.18, № 11. С. 160-163.
© А. С. Захаров - магистрант КНИТУ-КАИ, e-mail: k16.93@mail.ru; А. П. Кирпичников - д. ф.-м. н., зав. каф. интеллектуальных систем и управления информационными ресурсами КНИТУ, e-mail: kirpichnikov@kstu.ru; С. А. Ляшева -к.т.н., доцент кафедры прикладной математики и информатики КНИТУ-КАИ, e-mail: stellyash@mail.ru; М. П. Шлеймович -к.т.н., доцент кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ, e-mail: shlch@mail.ru.
© A. S. Zakharov - Master Student, KNRTU-KAI, e-mail: k16.93@mail.ru; A. P. Kirpichnikov - Dr. Sci, Head of the Department of Intelligent Systems & Information Systems Control, KNRTU, e-mail: kirpichnikov@kstu.ru; S. A. Lyasheva - PhD, Associate Professor of the Department of Applied Mathematics & Informatics, KNRTU-KAI, stellyash@mail.ru; M. P. Shleymovich - PhD, Associate Professor of the Department of Automated Information Processing Systems & Control, KNRTU-KAI, e-mail: shlch@mail.ru.
