Технические науки/6.Электротехника и радиоэлектроника.

К.т.н. Воронин В.В., аспирант Фоломкин Д.В.

Институт сферы обслуживания и предпринимательства

(филиал) ДГТУ, Шахты. Россия

Обзор принципов идентификации лиц в системах видео наблюдения.

Распознавание объектов, попадающих в поле зрения систем видеонаблюдения – важная и достаточно сложная задача. Многими специалистами отрабатываются принципы построения систем распознавания, основанных на анализе двумерного изображения. С недавних пор развивается более перспективная технология – распознавание объекта по его трехмерной модели, для краткости именуемое 3D-распознаванием.

Целью данной работы является приведение принципов работы и практическое применение для общественной безопасности распознавания лиц в системах видеонаблюдения.

В ходе развития технологий распознавания лица, многие специалисты пришли к выводу, что при наличии исходных 3D-моделей лиц в трехмерном распознавании вероятность ошибок значительно уменьшается по сравнению с двумерным распознаванием. Существенно снижаются требования к ракурсу, в котором снят объект. Если полученная по изображению модель и хранящееся в базе данных эталонное изображение получены в разных ракурсах, то можно повернуть модель программными средствами.[1]

Новые возможности для решения фундаментальных проблем распознавания дает расстановка параметрических точек. Точки имеют не двумерные, а трехмерные координаты, их расстановка производится с высокой точностью и быстро.

3D-распознавание не требует фиксации человека, он может быть снят на ходу. Это дает широкие возможности по применению распознавания на улицах города, на вокзалах, в торговых центрах и т.д.

Качество изображения. Основным показателем системы 3D-распознавания является качество получаемого изображения, передаваемого в виде большого массива информации специально отведенный сервер. Сжатие передаваемого изображения недопустимо. Правильное использование объектива снимающих камер также очень важно. Большинство объективов ухудшают изображение на этапе его получения. Они вносят массу различных оптических искажений.[2]

Синхронизация. Камеры, фиксирующие объект, настраиваются на синхронную работу. Объект, находящийся в зоне контроля, виден с разных ракурсов. Здесь очень важна высокая степень синхронизации, поэтому точность синхронизации составляет 50 микросекунд. Это очень важно для последующей обработки изображения. В результате получается высокоточное изображение, которое открывает новые возможности: можно реконструировать объекты интереса, не используя какого-либо специального освещения. С датчиков поток фотографий поступает на сервер. На нем производится распознавание. [3]

Реконструкция 3D-моделей. Высокая частота кадров камер дает возможность: производить достоверное обнаружение объектов и получать непрерывную последовательность стереоснимков этих объектов. Из такой последовательности выделяются снимки с наилучшим качеством изображения, наиболее пригодные для реконструкции 3D-моделей объектов. Наличие нескольких стереоснимков объекта с различными ракурсами позволяет повысить точность реконструкции.[4]

Применение. 3D-распознавание позволяет вести мониторинг потока людей, строить трехмерные модели их лиц, сравнивать их с базой. К системе распознавания лиц можно подключить неограниченное число баз данных. Например, базы данных местной полиции, ФСБ и судебных приставов. В случае обнаружения человека в розыске система выдаст уведомление оператору с пометкой, в какой базе он находится, и комментариями, если они были изначально добавлены. Кроме того, можно отслеживать перемещение по городу отдельных людей, не занесенных пока ни в какие базы, без их идентификации, с целью анализа их поведения и выявления в нем подозрительных признаков. 3D-системы, распознающие в движении, "на лету", идеальны для установки на проходных предприятий, офисных зданий. В настоящее время ведутся исследования по внедрению технологии в масштабные, в том числе государственные проекты – паспортные программы, контроль за голосованием на выборах, верификация банковских операций. [5]

Заключение
Предлагаемые сегодня способы распознавания лиц интересны и близки к широкому внедрению. Данная технология хороша как помощник для охранника или другой системы контроля доступа. Это происходит, к примеру, в международном аэропорте, когда пограничник сверяет фото на паспорте с лицом владельца паспорта и принимает решение, его это паспорт или нет. По аналогичному алгоритму действует и компьютерная система доступа. Отличие состоит только в том, что фотография сравнивается с уже хранимым в базе данных шаблоном.
Список литературы

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Москва, Техносфера, 2005, 1072 с.

2. Красильников Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений. БХВ-Петербург, 2011, 600с.

3. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения .Физматкнига, 2010, 689с.

4. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. . Техносфера, 2010, 560 с.

5. В. Т. Фисенко, Т. Ю. Фисенко. Компьютерная обработка и распознавание изображений. Учебное пособие. СпбГУ ИТМО, 2008, 195.