Sustav prepoznavanja lica uz pomoć sustava video nadzora. Algoritam pretraživanja lica

Softver i hardver suvremenih integriranih sigurnosnih sustava mogu riješiti probleme bilo koje složenosti na svim vrstama industrijskih, društvenih i domaćih objekata. Vrlo važni alati sigurnosnih sustava su sustavi video nadzora, a zahtjevi za funkcionalnošću segmenta stalno rastu.

Integrirani sigurnosni sustavi

Jedna platforma integriranih sigurnosnih sustava obuhvaća module sigurnosti i vatrogasne opreme, nadzor i kontrolu pristupa, video nadzor ili sigurnosnu televiziju (COT). Funkcije potonjih do nedavno bile su ograničene na video nadzor i snimanje situacije na mjestu i susjednom području, arhiviranje i pohranu podataka. Klasični video sustavi imaju niz značajnih nedostataka:

• Ljudski faktor. Neučinkovito djelovanje operatora pri emitiranju velike količine informacija.
• Nemogućnost kirurške intervencije, nepravodobna analiza.
• Značajni vremenski troškovi za pronalaženje i utvrđivanje događaja.

Razvoj digitalnih tehnologija doveo je do stvaranja "pametnih" automatiziranih sustava.

Snaga u inteligenciji

Osnovno načelo inteligentnog sustava video nadzora je video analitika - tehnologija koja se temelji na metodama i algoritmima za prepoznavanje slike i obradu slike, automatsku prikupljanju podataka kao rezultat analize video signala. Takva oprema bez ljudske intervencije može otkriti i pratiti u stvarnom vremenu postavljene ciljeve (automobil, grupu ljudi), potencijalno opasne situacije (dim, požar, neovlašteno uplitanje u rad videokamere), programirane događaje i pravovremeno upozoriti. Zbog filtriranja video podataka bez ikakvog interesa, opterećenje komunikacijskih kanala i baze arhive značajno se smanjuje.

Najpopularnije sredstvo za video analitiku je sustav prepoznavanja lica. Ovisno o izvršenim funkcijama i dodijeljenim zadacima, na opremu se nameće određeni zahtjev.

Softver i hardver

Za učinkovito funkcioniranje sustava koriste se nekoliko vrsta IP kamera s različitim radnim karakteristikama. Detekcija objekta na kontroliranom terenu fiksirana je kamerama s panoramskim pogledom s razlučivosti od 1 MP i žarišnom duljinom od 1 mm i usmjerene su uređajima za skeniranje. To su napredniji fotoaparati (od 2Mp, od 2mm), koji proizvode prepoznavanje jednostavnim tehnikama (3-4 parametara). Za identifikaciju objekta koristite fotoaparate dobre kvalitete slike, dovoljne za primjenu složenih algoritama (od 5 MPa, 8-12 mm). Najpopularniji softver za prepoznavanje lica "Face Intellect" (developer - tvrtka House Control), voditeljica lica (tvrtka "Synesis" i VOCORD FaceControl (VOCORD) pokazuju:

• Visoka vjerojatnost prepoznavanja objekta (do 99%).
• Podrška za širok raspon kutova rotacije fotoaparata.
• Mogućnost odvajanja ljudi čak iu gustijoj pješačkoj masi.
• Varijabilnost pripreme analitičkih izvješća.

Osnove prepoznavanja uzoraka

Svaki biometrijski sustav prepoznavanja temelji se na prepoznavanju korespondencije fizioloških osobina osobe koja se čita na određeni predefinirani uzorak. Skeniranje se odvija u stvarnom vremenu. IP kamera emitira video stream na terminal, a sustav prepoznavanja lica određuje usklađenost slike s fotografijama pohranjenim u bazi podataka. Postoje dvije glavne metode. Prva se temelji na statičkim načelima: rezultati obrade biometrijskih parametara stvaraju elektronski uzorak u obliku jedinstvenog broja koji odgovara određenoj osobi. Druga metoda modelira "ljudski" pristup i karakterizira samoučenje i robusnost. Identifikacija osobe prema video slici uzima u obzir promjene u dobi i druge čimbenike (prisutnost kaputa, brada ili brkova, naočala). Ova tehnologija vam omogućuje da radite čak i sa starim fotografijama i po potrebi s rendgenskim zrakama.

Algoritam pretraživanja lica

Najčešća metoda otkrivanja lica je uporaba Haarovih kaskada (setova maski). Maska je pravokutni prozor s drugačijom kombinacijom bijelih i crnih segmenata.

Mehanizam programa je sljedeći: video okvir je pokriven skupom maskara, a prema rezultatima konvolucije (računajući piksele ulovljene u bijelim i crnim sektorima), izračunava se razlika, u usporedbi s određenom vrijednošću praga.

Da bi se unaprijedio rad klasifikatora, stvaraju se pozitivni (okviri, gdje su lica ljudi) i negativni (bez tih) obuka. U prvom slučaju, rezultat konvolucije je iznad praga vrijednosti, u drugom slučaju je manji. Detektor osoba s dopuštenom pogreškom određuje zbroj konvolucija svih kaskada i, ako je prekoračen prag, signalizira prisutnost osoba u okviru.

Tehnologije prepoznavanja

Nakon otkrivanja i lokalizacije, svjetlina i geometrijsko poravnanje slike pojavljuju se u preliminarnoj fazi. Daljnje aktivnosti - izračunavanje svojstava i identifikacije - mogu se provesti različitim metodama.

Pri skeniranju punog lica u sobi s izvrsnom rasvjetom, dobri rezultati pokazuju algoritmi koji rade s 2D snimkama. Analizirajući jedinstvene točke i udaljenosti između njih, sustav prepoznavanja lica određuje činjenicu identifikacije pomoću koeficijenata razlike između "živog" snimka i registriranog predloška.

Trodimenzionalne tehnologije otporne su na promjene svjetlosnog toka, dopušteno odstupanje od prednjeg kuta je do 45 stupnjeva. Ovdje ne samo da su točke i linije podvrgnute analizi, već i svojstva površina (zakrivljenost, profil), metrički razmak između njih. Za rad takvih algoritama potrebna je maksimalna kvaliteta snimanja videozapisa s frekvencijom do 200 sličica u sekundi. Temelj sustava sastoji se od stereoskamera s matricom od 5 megapiksela, visoke optičke razlučivosti i minimizirane sinkronizacijske pogreške. Osim toga, oni su povezani posebnim vremenskim kabelom za prijenos sinhroniziranih impulsa.

Stanje modernog tržišta sustava

Prvi sustavi biometrijske kontrole, zbog visokih troškova, razvijeni su samo za državne vojne objekte i tek su sredinom 1990-ih postali dostupni trgovačkim organizacijama. Brzi razvoj tehnologije i mikroprocesorske tehnologije omogućio je povećanje točnosti sustava i proširenje opsega njihove primjene. Na tržištu vodećih položaja na našoj zemlji pripadaju američki i zapadnoeuropski proizvođači sigurnosnih sustava. Vođa prodaje je oprema korporacija ZN Vision Technologies i Visionics. Najzaslužniji među ruskim programerima su istraživanja i proizvodi Vocord, NTechLab, Soling, VizhnLabs i MDG grupe, koji se, između ostalog, bave prilagodbom stranih kompleksa i ruskih uvjeta.

Računalna kontrola lica

Najopsežnije područje primjene beskontaktne identifikacije je borba protiv terorizma i kriminala. Slika kriminalnog lica pohranjena je u bazi podataka. Na mjestima masovnog zagušenja ljudi (zračne luke, željezničke stanice, trgovački centar, sportski objekti) snimaju se u stvarnom vremenu ljudi radi identificiranja traženih osoba.

Sljedeća sfera je sustavi kontrole pristupa: uzorak fotografije slike na elektroničkom prolasku uspoređuje se s modelom dobivenim kao rezultat obrade podataka iz video kamera. Postupak se odvija odmah, bez potrebe za dodatnim aktivnostima (za razliku od skeniranja mrežnice oka ili daktiloskopije).

Još jedna industrija koja se brzo razvija marketing je. Interaktivna ploča, nakon što je skenirala lice osobe, određuje njegov spol i dob, vizualizira samo one oglase koji će potencijalno biti od interesa za klijenta.

Trendovi i perspektive razvoja

Vrlo su potrebni sustavi prepoznavanja osoba u bankarskom sektoru. Kao rezultat prošle godine, nakon instalacije 50.000 inteligentnih video kamera u njihovim uredima, banka Post Bank uspjela je spasiti milijune rubalja sprečavanjem prijevara u segmentima kredita i plaćanja. Stručnjaci tvrde da će do 2021. biti stvorena neophodna infrastrukturna mreža, a sve operacije u bankomatima postat će moguće tek nakon biometrijske identifikacije lica klijenta.

U narednom će desetljeću visoke tehnologije omogućiti otvaranje mreže trgovina punih samoposluživanja: kupac prolazi ispred trgovina, odabire robu koju vole i ostavlja. Sustav prepoznavanja lica i slika odredit će identitet kupca, kupiti i teretiti njegov račun potrebnu količinu.

U tijeku je rad na stvaranju sustava za prepoznavanje psihoemocionalne države. Analiza ljudskih emocija bit će potrebna u multimedijalnim sferama: animacija, kinematografija, industrija stvaranja računalnih igara.