Kasvojen tunnistus käyttäen videovalvontajärjestelmissä. Hakualgoritmi henkilöt

Laitteista ja ohjelmista kehittyneiden integroitujen turvajärjestelmien pystyvät ratkaisemaan ongelmia tahansa monimutkaisuus on kaikenlaisia teollisuus-, sosiaali- ja kotitalouksiin. Erittäin tärkeitä työkaluja turvajärjestelmät on videovalvontajärjestelmä, ja vaatimukset toimivuuden segmentin, kasvaa tasaisesti.

Integroidut turvallisuusjärjestelmät

Yhteen alustaan integroitu turvajärjestelmä sisältää moduulit palonestoelementtejä laitteet, kulunvalvonta, CCTV, tai suljetun piirin televisiota (COT). viimeinen toiminto vielä hiljattain rajoittuvat videovalvonta ja tallennus tilannetta paikalla ja ympäröivän alueen, arkistointi ja varastointi. Classic video järjestelmissä on useita haittoja:

• Inhimillinen tekijä. Tehotonta työtä toimija käännös suuren määrän tietoa.
• Mahdottomuus leikkaus ja sopimatonta analyysi.
• Huomattavan pitkän aikaa etsiä ja tunnistaa tapahtuman.

Kehittäminen digitaalisen tekniikan on johtanut siihen, että luodaan "älykkäitä" automatisoituja järjestelmiä.

Lujuutta äly

Perusperiaate älykäs videovalvontajärjestelmä on videoanalyysitoiminto - tekniikka, joka perustuu menetelmiin ja algoritmeja kuvantunnistukseen ja kuvankäsittely, automaattinen tietojen kerääminen seurauksena analysoidaan videovirran. Tällaiset laitteet ilman ihmisen kykyä havaita ja seurata asetettujen reaaliajassa (auto, ryhmä ihmisiä), mahdollisesti vaarallisia tilanteita (savua, tulta, luvaton interventio toiminnassa videokamerat), ohjelmoitu tapahtumia, ja laukaisee hälytyksen ajoissa. Suodattamalla videodataa eivät ole kiinnostavia vähenee huomattavasti kuormitusta viestintäkanavien ja arkistointia tietokanta.

Eniten kysytty keinoja videoanalyysitoiminto - kasvojentunnistus järjestelmän. Riippuen niiden toiminnot ja tehtävät laitteiston on täytettävä tietyt vaatimukset.

Ohjelmistot ja laitteistot

Tehokkaaksi käyttämiseksi käyttävät useita IP-kameroiden eri toiminta-ominaisuudet. Esinetutkat alue on kiinnitetty kammiossa näköala, jonka resoluutio on 1 M ja polttoväli välillä 1 mm ja aiheuttaa hänelle skannaus laitteita. Tämän parannetun kamera (2 MP on 2 mm), jotka tuottavat tunnustamisesta yksinkertaisia menetelmiä (parametri 3-4). Tunnistamiseksi esineen kameran laadukkaita kuvan sovellukseen riittävä monimutkaisia algoritmeja (5 Mn, 8-12 mm). Suosituin ohjelmisto kasvot "Face Äly" (kehittäjä - yhtiö House Control), Face ohjaaja (yritys "Synesis) ja VOCORD FaceControl (VOCORD) osoittavat:

• Korkea todennäköisyys todeta kohteen (99%).
• Tuki monenlaisia kiertymiskulmien kameroita.
• Mahdollisuutta osoittaa yksilöiden, tiheissäkin jalankulkijoiden painoa.
• Vaihtelevuus laadinnassa analyysiraportit.

Perusteet hahmontunnistuksen

Kaikki biometriset tunnustamista järjestelmät perustuvat tunnistamiseen vastaavan havaitsemiseksi fysiologiset ominaisuudet henkilö määrittää ennalta määrätyn kuvion. Skannaus tapahtuu reaaliajassa. IP-kamera lähettää videovirran päätelaitteelle, ja kasvojen tunnistusjärjestelmässä määrittää, että kuva tallennetaan tietokantaan kuvia. On olemassa kaksi pääasiallista menetelmiä. Ensimmäinen perustuu staattiseen periaatteisiin: tulokset biometristen parametrien, sähköinen näyte muodossa ainutlaatuinen numero, joka vastaa tietyn henkilön. Toinen menetelmä simuloi "ihmisen" lähestymistapaa ja on tunnettu siitä, että itse oppimisen ja kestävyyttä. Henkilötunnus videokuvan tapahtuu ottaen huomioon ikään liittyviä muutoksia, ja muut tekijät (läsnäolo päähineet, parrat tai viikset, lasit). Tämä tekniikka mahdollistaa työskentelyn jopa vanhoja valokuvia ja tarvittaessa röntgensäteillä.

Hakualgoritmi henkilöt

Yleisin menetelmä havaitsemaan henkilöitä - käyttäen Haar kaskadeja (sarjaa naamarit). Maski on suorakulmainen laatikko, jossa on eri yhdistelmä mustaa ja valkoista segmenttejä.

Mekanismi ohjelma on seuraava: videokehyksen kuuluu joukko naamarit, ja konvoluution tulosten (laskemalla kuuluvat pikselit musta ja valkoinen alat) lasketaan ero verrataan tietyn kynnysarvon.

Parantaa suorituskykyä luokittimen ovat positiivisia (kehyksiä, joissa on ihmisen kasvot) ja negatiivinen (ilman niitä) oppimista näytteitä. Ensimmäisessä tapauksessa konvoluution tulos on yli kynnysarvon, toisen - alla. Yksittäisten ilmaisimien, joiden sallittu virhe määrittää summan kaikissa vaiheissa poimuja ja ylittyessä osoittaa henkilöiden läsnäolo kehyksen.

tunnistaminen tekniikka

Havaitsemisen jälkeen ja lokalisaation alustavan vaiheen, luminanssi- ja geometrinen suuntaus kuvan. Lisätoimia - laskenta merkeistä ja tunnistaminen - voidaan suorittaa eri menetelmillä.

Kun skannaus kasvot koko kasvot huoneessa erinomaisin valaistus hyvät tulokset osoittavat algoritmit työskentelee kaksiulotteisten kuvien. Analysoidaan ainutlaatuinen pisteen ja niiden välinen etäisyys, kasvojen tunnistus havaitsee siitä tunnistaa kertoimet eroja "live" kuvan ja rekisteröity malli.

Kolmiulotteinen tekniikka uudistusvastaiseksi valovirran, sallittu poikkeama kulma edestä - 45 astetta. Tässä ei ainoastaan analyysi altistuvat pistettä ja linjat, mutta myös pinnan ominaisuuksia (kaarevuusprofiili) -tieto etäisyydet niiden välillä. Käyttää tällaisia algoritmeja tarvitaan korkealaatuista videota jopa 200 kuvaa / s. Järjestelmä perustuu stereo, jossa on matriisi 5 megapikseliä, korkea optinen resoluutio ja minimoimiseksi synkronoinnin virhe. Lisäksi ne on kytketty Erikoiskaapeleita lähetysajoituksessa kellon.

Tilasta nykyaikaisten markkinoiden järjestelmien

Ensimmäinen biometrinen järjestelmä, koska ne ovat kalliita, on kehitetty ainoastaan hallituksen ja armeijan tilat vain 90-luvun puolivälissä tuli saataville yrityksille. Nopea kehitys teknologian ja mikroprosessori teknologia on lisännyt järjestelmien tarkkuutta ja laajentaa niiden soveltamisalaa. Markkinoilla maan johtotehtävissä kuuluvat Amerikan ja Länsi-Euroopan valmistajat turvajärjestelmät. Myynti johtaja on yhtiö laitteet ZN Vision Technologies ja Visionics. Lupaavin kotimaisten kehittäjät etsivät tutkimusta ja yhtiöiden tuotteiden "Vocord", NTechLab "Soling", LLC "VizhnLabs" ja "vuosituhattavoitteiden", joka muun muassa harjoittavat enemmän ja mukauttaminen ulkomaisten järjestelmien Venäjän olosuhteisiin.

tietokone facecontrol

Laajin sovellusalue kontaktittoman tunnistamisen - terrorismin torjuntaa ja rikollisuuden. Kuva rikoksentekijä kasvot tallennetaan tietokantaan. Paikoissa joukkokokoontumispaikat (lentoasemilla, rautatieasemilla, ostoskeskus, urheilutiloja) on ammunta ihmisvirtojen reaaliajassa, jotta voidaan tunnistaa henkilöt, jotka ovat halunneet.

Seuraava pallo - Access Control System: Näyte kuvia elektroninen syöttö verrataan malliin, tuloksena olevan datan kameroiden. Menettely tapahtuu välittömästi ilman kulkee muita toimenpiteitä (toisin kuin verkkokalvon skannauksen tai sormenjälki).

Toinen nopeasti kasvava teollisuus - markkinointia. Interaktiivinen mainostaulu skannaa henkilön kasvot, määrittää sen sukupuolen ja iän, visualisoi vain mainoksia, jotka on potentiaalisesti kiinnostavia asiakkaalle.

Trends and Prospects

Se on hyvin suosittu kasvojentunnistus järjestelmä pankkialalla. Viime vuonna johto "Post Bank", asennuksen jälkeen toimistoissaan 50000 Smart kamerat voitaisiin säästää miljoonia ruplaa takia petostentorjunnasta luotonannon ja maksu segmenteissä. Asiantuntijoiden mukaan vuoteen 2021 mennessä, luo tarvittavan infrastruktuurin verkko, ja mikä tahansa toiminta pankkiautomaattien on mahdollista vasta, kun biometriset asiakkaan tunnistamiseksi.

Seuraavalla vuosikymmenellä korkean teknologian avaa ketjun kauppoja täynnä itsepalveluun: Ostaja menee näyteikkunoita, valita tuotteita luettelosta ja lehtiä. henkilöt ja hahmontunnistusjärjestelmä määrittelee asiakkaan henkilöllisyys, ostaa ja kirjoittaa pois tililtä tarvittava määrä.

Parhaillaan luoda järjestelmä tunnustamista henkistä ja emotionaalista tilaa. Analyysi inhimillisiä tunteita tulee olemaan kysyntää multimedia alueilla: animaatio, elokuva, teollisuus, luoden tietokonepelejä.