Video kuzatuv tizimlaridan foydalangan holda yuzni aniqlash tizimi. Yuzni qidirish algoritmi

Ro'yxatdan o'tish moduli Muayyan shaxsni aniqlash uchun tizimni "o'qitadi". Ro'yxatga olish bosqichida videokamera yoki boshqa sensorlar odamni tashqi ko'rinishini raqamli ko'rinishini yaratish uchun skanerlashadi. Yuzni skanerlash taxminan 20-30 soniya davom etadi, natijada bir nechta rasm olinadi. Ideal holda, ushbu rasmlarda aniqroq ma'lumot olish uchun biroz boshqacha burchak va yuz ifodalari bo'ladi. Maxsus dasturiy ta'minot moduli ushbu vakolatxonani qayta ishlaydi va shaxsiy xususiyatlarini aniqlaydi, so'ngra shablonni yaratadi. Yuzning ba'zi vaqtlari deyarli o'zgarmaydigan qismlari bor, masalan, ko'z teshiklarining yuqori chizig'i, yonoq suyaklari atroflari va og'iz qirralari. Biometrik texnologiyalar uchun ishlab chiqilgan algoritmlarning aksariyati odamning soch turmagi o'zgarishini hisobga olishga imkon beradi, chunki ular tahlil qilish uchun soch chizig'idan yuqori yuzdan foydalanmaydi. Har bir foydalanuvchining rasm shablonlari biometrik ma'lumotlar bazasida saqlanadi.
Identifikatsiya moduli videokameradan odam tasvirini oladi va uni shablon saqlanadigan raqamli formatga o'zgartiradi. Olingan ma'lumotlar rasmlarning bir-biriga mos kelishini aniqlash uchun ma'lumotlar bazasida saqlangan shablon bilan taqqoslanadi. Tekshirish uchun zarur bo'lgan o'xshashlik darajasi har xil turdagi xodimlar, kompyuter quvvati, kunning vaqti va boshqa bir qator omillar uchun sozlanishi mumkin bo'lgan ma'lum chegaradir.
Identifikatsiya tekshirish, autentifikatsiya yoki tan olish shaklida amalga oshirilishi mumkin. Tekshirish olingan ma'lumotlar va ma'lumotlar bazasida saqlangan shablonning identifikatorini tasdiqlaydi. Autentifikatsiya - videokameradan olingan tasvir ma'lumotlar bazasida saqlangan andozalardan biriga mos kelishini tasdiqlaydi. E'tirof paytida, agar olingan xususiyatlar va saqlangan shablonlardan biri bir xil bo'lsa, unda tizim mos keladigan shablonga ega bo'lgan shaxsni aniqlaydi.
Biometrik tizimlardan, ayniqsa yuzni aniqlash tizimlaridan foydalanganda, to'g'ri biometrik xususiyatlarni kiritgan taqdirda ham, autentifikatsiya to'g'risida qaror har doim ham to'g'ri kelmaydi. Bu bir qator xususiyatlarga va birinchi navbatda ko'plab biometrik xususiyatlarning o'zgarishi mumkinligiga bog'liq. Tizim xatolarining ma'lum bir darajasi mavjud. Bundan tashqari, turli xil texnologiyalardan foydalanishda xato sezilarli darajada farq qilishi mumkin. Biometrik texnologiyalardan foydalangan holda kirishni boshqarish tizimlari uchun "begona" ni sog'inmaslik yoki barcha "do'stlar" ni sog'inmaslik muhimroq narsani aniqlash kerak.
Foydalanish qulayligi xavfsizlik tizimlarida biometrik texnologiya foydalanuvchilari uchun muhim omil hisoblanadi. Xususiyatlari skanerdan o'tkazilayotgan odam hech qanday noqulayliklarga duch kelmasligi kerak. Shu nuqtai nazardan, eng qiziqarli usul, albatta, yuzni aniqlash texnologiyasi. To'g'ri, bu holda, birinchi navbatda, tizimning aniqligi bilan bog'liq bo'lgan boshqa muammolar paydo bo'ladi.
Ko'rinib turgan afzalliklarga qaramay, bir qator salbiy biometrik tarafkashliklar mavjud bo'lib, ular ko'pincha biometrikadan odamlarning josusligi va ularning shaxsiy hayotiga tajovuz qilish uchun foydalaniladimi degan savollarni tug'diradi. Shov-shuvli da'volar va asossiz shov-shuvlar tufayli biometrik texnologiyani idrok qilish ishlarning haqiqiy holatidan keskin farq qiladi.
Va shunga qaramay, so'nggi yillarda biometrik identifikatsiyalash usullaridan foydalanish alohida dolzarblikka ega bo'ldi. Ushbu muammo AQShda 11-sentabr voqealaridan keyin ayniqsa keskinlashdi. Jahon hamjamiyati butun dunyoda terrorizm tahdidi qay darajada o'sib borayotganini va an'anaviy usullardan foydalangan holda ishonchli himoyani tashkil qilishning murakkabligini anglab etdi. Aynan mana shu ayanchli voqealar zamonaviy integratsiyalashgan xavfsizlik tizimlariga e'tiborni kuchaytirish uchun boshlang'ich nuqta bo'lib xizmat qildi. Agar aeroportlarda nazorat kuchaytirilsa, baxtsiz hodisalardan saqlanish mumkin degan fikr keng tarqalgan. Hozirgi kunda ham yuzni aniqlash tizimlari bilan integratsiyalashgan holda zamonaviy videokuzatuv tizimlaridan foydalanish orqali bir qator boshqa hodisalar uchun javobgarlarni qidirish juda osonlashishi mumkin.
Hozir yuzni aniqlashning to'rtta asosiy usuli mavjud:

1. 
   "tashqi yuzlar";
   
2. 
   "o'ziga xos xususiyatlarni" tahlil qilish;
   
3. 
   "asab tarmoqlari" asosida tahlil qilish;
   
4. 
   "yuz tasvirini avtomatik qayta ishlash" usuli.
   

Ushbu usullarning barchasi ularni amalga oshirishning murakkabligi va ularni qo'llash maqsadlari bilan farq qiladi.

"Eigenface" "o'z yuzi" deb tarjima qilinishi mumkin. Ushbu texnologiyada yuz tasvirining o'ziga xos xususiyatlarini aks ettiruvchi ikki o'lchovli kulrang rangli tasvirlardan foydalaniladi. Yuzni tanib olishning boshqa usullari uchun asos sifatida ko'pincha "o'zbek yuzi" usuli qo'llaniladi.
100 - 120 "o'ziga xos yuz" xususiyatlarini birlashtirib, ko'p sonli yuzlarni tiklash mumkin. Ro'yxatga olish paytida har bir alohida shaxsning "o'ziga xos yuzi" koeffitsientlar qatori sifatida taqdim etiladi. Shaxsni tasdiqlash uchun rasm ishlatilgan autentifikatsiya rejimi uchun farq koeffitsientini aniqlash uchun jonli shablon allaqachon ro'yxatdan o'tgan shablon bilan taqqoslanadi. Shablonlar orasidagi farq darajasi identifikatsiya qilish faktini belgilaydi. Oldida yuzni skanerlash imkoniyati bo'lganida "o'zbek yuzi" texnologiyasi yaxshi yoritilgan xonalarda foydalanish uchun maqbuldir.
Ajratib turadigan xususiyatlarni tahlil qilish texnikasi eng ko'p ishlatiladigan identifikatsiyalash texnologiyasidir. Ushbu texnologiya "Eigenface" texnikasiga o'xshaydi, lekin u odamning tashqi qiyofasi yoki yuz ifodasidagi o'zgarishlarga ko'proq mos keladi (jilmaygan yoki qovog'ini bosgan yuz). O'ziga xos xususiyatlar texnologiyasi ularning nisbiy joylashishini hisobga olgan holda yuzning turli sohalariga oid o'nlab xarakterli xususiyatlardan foydalanadi. Ushbu parametrlarning individual kombinatsiyasi har bir alohida shaxsning xususiyatlarini aniqlaydi. Insonning yuzi noyob, ammo ancha dinamik, chunki odam tabassum qilishi, soqol va mo'ylovni qo'yib yuborishi, ko'zoynak taqishi mumkin - bularning barchasi identifikatsiyalash protsedurasining murakkabligini oshiradi. Shunday qilib, masalan, tabassum qilganda, og'iz yaqinida joylashgan yuz qismlarining biroz siljishi kuzatiladi, bu esa o'z navbatida qo'shni qismlarning o'xshash harakatini keltirib chiqaradi. Bunday siljishlarni hisobga olgan holda, yuzning turli xil o'zgarishlari bo'lgan odamni noyob tarzda aniqlash mumkin. Ushbu tahlil yuzning mahalliy joylarini hisobga olganligi sababli, ruxsat etilgan og'ishlar gorizontal tekislikda 25 ° gacha, vertikal tekislikda taxminan 15 ° gacha bo'lishi mumkin va etarli darajada kuchli va qimmatbaho uskunalarni talab qiladi, bu esa shunga mos ravishda ushbu usulning tarqalish darajasini pasaytiradi.
Neyron tarmog'iga asoslangan usulda ro'yxatdan o'tgan odamning ham, tekshirilayotgan kishining ham xususiyatlari tasodif bilan taqqoslanadi. "Neyron tarmoqlari" maksimal mumkin bo'lgan parametrlar sonini qo'llash paytida tekshirilayotgan shaxsning noyob parametrlari va ma'lumotlar bazasida joylashgan shablon parametrlariga mos keladigan algoritmdan foydalanadi. Taqqoslash davom etar ekan, tekshirilayotgan kishi bilan ma'lumotlar bazasidagi shablon o'rtasidagi nomuvofiqlik aniqlanadi, so'ngra tegishli tortish omillaridan foydalangan holda tekshirilayotgan shaxsning ma'lumotlar bazasidan shablonga muvofiqligi darajasini aniqlaydigan mexanizm ishga tushiriladi. Ushbu usul qiyin sharoitlarda yuzni aniqlash sifatini oshiradi.
"Avtomatik yuz tasvirini qayta ishlash" usuli bu ko'zning, burunning uchi va og'izning burchaklari kabi yuzdagi osongina aniqlanadigan nuqtalar orasidagi masofa va masofa nisbatidan foydalanadigan eng oddiy usuldir. Garchi "o'ziga xos yuzlar" yoki "asab tarmoqlari" kabi kuchli bo'lmasa-da, ushbu texnikani kam yorug'lik sharoitida juda samarali ishlatish mumkin.
Bozorda yuzni tanib olish tizimlari
Bugungi kunga kelib yuzni tanib olish uchun bir qator tijorat mahsulotlari ishlab chiqilgan. Ushbu mahsulotlarda ishlatiladigan algoritmlar har xil va qaysi texnologiyaning afzalligi borligini baholash hali ham qiyin. Hozirda quyidagi tizimlar etakchi hisoblanadi: Visionic, Viisage va Miros.

• 
  Visionic-ning FaceIt dasturi Rokfeller universitetida ishlab chiqilgan mahalliy xususiyatlarni tahlil qilish algoritmiga asoslangan. Buyuk Britaniyadagi bir tijorat kompaniyasi FaceIt-ni Mandrake nomli jinoyatchilikka qarshi televizion tizimga qo'shib qo'ydi. Tizim jinoyatchilarni yopiq tarmoqqa ulangan 144 kameradan olingan video ma'lumotlarga asoslanib qidirmoqda. Shaxsiy ma'lumotlar aniqlanganda, tizim xavfsizlik xodimiga xabar beradi. Rossiyada Visionic vakili DanCom hisoblanadi.
  
• 
  Ushbu sohadagi yana bir etakchi Viisage Massachusets texnologiya institutida ishlab chiqilgan algoritmdan foydalanadi. Tijorat kompaniyalari va AQShning ko'plab shtatlaridagi davlat idoralari Viisage tizimidan haydovchilik guvohnomasi kabi identifikatsiya kartalari bilan birgalikda foydalanadilar.
  
• 
  ZN Vision Technologies AG (Germaniya) bozorda yuzni aniqlash texnologiyasidan foydalanadigan bir qator mahsulotlarni taklif etadi. Ushbu tizimlar Rossiya bozorida Soling kompaniyasi tomonidan taqdim etilgan.
  
• 
  Mirosning yuzni taniy oladigan TrueFace tizimi neyron tarmoq texnologiyasidan foydalanadi va tizimning o'zi janob Payroll korporatsiyasining naqd pul berish majmuasida ishlatiladi va AQShning ko'plab shtatlaridagi kazinolarda va boshqa ko'ngilochar joylarda o'rnatiladi.
  

Qo'shma Shtatlarda mustaqil ekspertlar yuzni tanib olishning turli texnologiyalarini qiyosiy sinovlaridan o'tkazdilar. Sinov natijalari quyida keltirilgan.