Axborot texnologiyalari” kafedrasi 3-bosqich ki 11-19 Panjiyev Karimjonning

Yuz terisi teksturasidan yuzni tanib olish
Yuqori aniqlikdagi tasvirlar yuzni aniqlash texnologiyasini rivojlantirishning yana bir omilidir va yuqori aniqlik tufayli terining tuzilishini juda batafsil tahlil qilish mumkin.
Ushbu tahlilda yuz terisining ma'lum bir sohasi tasvir sifatida olinishi va keyin chiziqlar, teshiklar va terining haqiqiy tuzilishi qayd qilinadigan matematik o'lchanadigan bo'shliqlarga aylanadigan kichikroq bloklarga bo'linishi mumkin.
Texnologiya egizaklar o‘rtasidagi farqlarni aniqlay oladi, bu hali yuzni tanish dasturi bilan imkoni yo‘q”. Yuzni aniqlashni sirt teksturasi tahlili bilan birlashtirganda identifikatsiya aniqligini sezilarli darajada oshirish mumkin.
Termal yuzni aniqlash
Yuzni aniqlash uchun termal tasvir kameralaridan foydalanish hozirda rivojlanish uchun istiqbolli yo'nalish hisoblanadi, ammo hali amalga oshirishga tayyor bo'lgan tijorat yechimlari yo'q.
Texnologiya juda istiqbolli, chunki u 2D tanib olishning og'riqli nuqtalarini tekislash imkonini beradi.

• 
  To‘liq zulmatda va kam yorug‘lik sharoitida yuzlarni tanib olish
  
• 
  Pardoz, soch turmagi, soqol, shlyapa, ko'zoynaklar termal tasvir kameralari uchun muammo emas
  
• 
  Egizaklarni tanib olishga ruxsat bering
  

Rivojlanishning ikkita yo'nalishi mavjud:
• Identifikatsiya qilingan shaxslarning oldindan tuzilgan termogrammalari orqali aniqlash. Bu erda muammolar 3D tanib olish bilan bir xil, standartlarning tayyor ma'lumotlar bazalari yo'q, uskunalar qimmat.
• Termal tasvir kamerasidan olingan tasvirlar bo'yicha odamni identifikatsiya qilish va an'anaviy ikki o'lchovli tasvirlar ma'lumotlar bazasi mos yozuvlar yuzlari sifatida ishlatiladi. Muammo, ehtimol siz allaqachon taxmin qilganingizdek, chuqur neyron tarmoqlar yordamida hal qilindi.

Teri tuzilishi va termal tasvir yordamida yuzni aniqlash. ishlaydi, faqat laboratoriyada, va hatto u mukammal emas. Ammo biz diqqat bilan kuzatyapmiz va agar biror narsa yuz bersa, darhol sizga xabar beramiz.

Dasturiy ta'minot sifati
Dasturiy ta'minot sifatini baholash uchun bir qancha muhim ko'rsatkichlar mavjud.
Ulardan eng muhimlari FRR va FAR
• False Reject Rate - FRR (False Reject Rate) - tizim ro'yxatdan o'tgan foydalanuvchini identifikatsiya qilmasligi yoki autentifikatsiya qilmasligi ehtimoli.
FRR qanday hisoblanadi:
Ma’lumotlar bazasidagi tasvir standartlari soni Nt bo‘lsin. FR - noto'g'ri tan olinmaganlar soni,

• 
  False Acceptance Rate - FAR (False Confirmation Rate) - yuzni tanib olish tizimining ro'yxatdan o'tmagan foydalanuvchini noto'g'ri aniqlashi yoki uni autentifikatsiya qilish ehtimoli.
  

FAR qanday hisoblanadi:
Ma’lumotlar bazasidagi tasvir standartlari soni Nt bo‘lsin. FA - noto'g'ri tan olinganlar soni,

Bu ikki ko'rsatkich haqida bilishingiz kerak bo'lgan birinchi va eng muhim narsa shundaki, ular mutlaq emas, balki nisbiy, ya'ni. ular yuzni aniqlash algoritmining sozlamalariga qarab o'zgarishi mumkin.
Ikkinchisi, bu ko'rsatkichlar o'zaro bog'liqdir - FAR qanchalik past bo'lsa, FRR shunchalik yuqori bo'ladi.

Yuzni aniqlash tizimlari uchun FRR va FAR ning taxminiy qiymatlari va ularning munosabatlari jadvalda keltirilgan:

Turli xil biometrik identifikatsiya usullarining FAR va FRR ni solishtirish:


Xulosa
Soxtalashtirishga qarshi jamoatchilik, shuningdek, ba'zi taniqli xususiyatlar to'plamlari (masalan, LBP,) so'nggi tadqiqotlarning aksariyati tomonidan qabul qilingan zamonaviy tendentsiyani buzish uchun biometrik xususiyatlarning biologik o'lchamlari bo'yicha yangi fundamental tadqiqotlar bilan shug'ullanishni o'ylashi kerak. LPQ, HOG yoki BSIF) umumiy ma'lumotlar bazalaridagi rasmlardan olinadi va klassifikator orqali o'tadi. Tasniflash tan olinishda yana bir bor muhim rol o'ynaydi, kelajakda optimallashtirishning ba'zi usullaridan tizimning ish faoliyatini oshirish uchun foydalanish mumkin, shuning uchun ushbu maqola ma'lumotlar bazasi mazmuni va ba'zi bir aldash usullari bilan cheklangan.