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

Andrey Xrulev
Biometrik kafedra mudiri
va murakkab xavfsizlik tizimlari
"Technoserv" kompaniyalar guruhi, t.f.n.
Biometrik tizimlardan foydalanish misollari tobora ko'payib bormoqda. Biometrikaning muvaffaqiyatini tushuntirish oson. An'anaviy identifikatsiyalash vositalari, "Men bor narsaman" tamoyillariga asoslangan (ID kartalar, jetonlar, shaxsni tasdiqlovchi hujjatlar) va "Men bilgan narsaman" (parollar, pin-kodlar) mukammal emas. Kartani yo'qotish oson, parolni unutish mumkin, bundan tashqari har qanday tajovuzkor foydalanishi mumkin va hech qanday tizim sizni qo'g'irchoqdan ajrata olmaydi.
Bundan tashqari, odamni yashirin identifikatsiya qilish vazifalari haqida gap ketganda an'anaviy identifikatsiya qilish vositalari mutlaqo foydasizdir va bunday vazifalar tobora ko'payib bormoqda:

• 
  olomon ichida jinoyatchini tan olish;
  
• 
  pasport egasining haqiqatan ham mavjudligini tekshirish;
  
• 
  shaxsning qidiruvda bo'lganligini yoki yo'qligini bilib oling;
  
• 
  shaxs ilgari kreditlar bilan moliyaviy firibgarlikda ishtirok etganligini aniqlash;
  
• 
  potentsial xavfli muxlislarni stadionga kirish joyida aniqlash va h.k.
  

Bu vazifalarning barchasini faqat "Men o'zimman" tamoyili asosida biometrik identifikatsiya qilish vositalaridan foydalangan holda hal qilish mumkin. Ushbu tamoyil axborot tizimiga shaxsni to'g'ridan-to'g'ri identifikatsiyalashga imkon beradi, u taqdim etadigan narsalar yoki u bilan aloqa qilayotgan ma'lumotlar emas.
Yuz biometriyasining o'ziga xosligi
Shaxsiy identifikatsiya qilish uchun foydalaniladigan odamning biometrik xususiyatlarining xilma-xilligi orasida inson qiyofasini alohida ta'kidlash lozim. Yuz biometriyasi o'ziga xosdir, chunki u tasvirni olish uchun ixtisoslashgan datchiklar yaratilishini talab qilmaydi - yuz tasvirini an'anaviy CCTV kameradan olish mumkin. Bundan tashqari, yuzning fotosurati deyarli har qanday shaxsni tasdiqlovchi hujjatda mavjud bo'lib, demak, ushbu texnologiyani amalda tatbiq etish turli xil tartibga soluvchi muammolar va texnologiyani ijtimoiy idrok etishdagi qiyinchiliklar bilan bog'liq emas.
Shuni ham ta'kidlash joizki, yuzning qiyofasini odamning o'zi uchun bevosita olish mumkin, ya'ni yuz biometriyasi monitoring tizimlarini yaratish va yashirin identifikatsiyalash uchun maqbuldir.
Yuzni tanib olishning har qanday tizimi - bu namunani tanib olishning odatiy tizimi bo'lib, uning vazifasi tizimga kiritilgan matematik modelga muvofiq biometrik shablon deb ataladigan ma'lum funktsiyalar to'plamini shakllantirishdir. Aynan shu model har qanday biometrik tizimning asosiy nou-xaularini tashkil etadi va yuzni tanib olish samaradorligi to'g'ridan-to'g'ri biometrik shablonning har xil shovqinlarga chidamliligi, asl foto yoki video tasvirdagi buzilishlar kabi omillarga bog'liq.
Yuzni tanib olish samaradorligi bevosita biometrik shablonning har xil shovqinlarga chidamliligi, asl fotosurat yoki video tasviridagi buzilishlar kabi omillarga bog'liq.
Rossiya bozorida ham, dunyoda ham yuzni tanib olish tizimlarining xilma-xilligiga qaramay, ularning ko'plari bir xil biometrik dvigatellardan foydalanadilar - matematik yuz modellarini yaratish va taqqoslash usullarining dasturiy ta'minoti. Rossiyada Cognitec (Cognitec Systems GmbH, Germaniya tomonidan ishlab chiqarilgan), Kaskad-Potok (Technoserv, Rossiya tomonidan ishlab chiqilgan), FRS SDK (Asia Software, Qozog'iston tomonidan ishlab chiqilgan), FaceIt (ishlab chiqilgan) kabi biometrik dvigatellar. L1 Identity Solutions tomonidan, AQSh).
Odatda, har qanday biometrik dvigatelda yuzni aniqlash bir necha bosqichda amalga oshiriladi: yuzni aniqlash, sifatni baholash, shablonni yaratish, moslashtirish va qaror qabul qilish.
1-bosqich: yuzni aniqlash
Ushbu bosqichda tizim avtomatik ravishda video kadrlar oqimida yoki odamlarning yuzlari fotosuratida tanlaydi (aniqlaydi), va yuzlar burchaklari va tarozilari diapazoni sezilarli darajada farq qilishi mumkin, bu xavfsizlik tizimlarini yaratish uchun juda muhimdir. Tanlangan yuzlarning barchasi tan olinishi umuman zarur emas (qoida tariqasida, bu mumkin emas), lekin oqimdagi maksimal yuzlarni aniqlash va agar kerak bo'lsa, ularni arxivga joylashtirish juda foydali (1-rasm).

Yuzni aniqlash - bu tanib olishning muhim bosqichlaridan biri, chunki yuzni aniqlash avtomatik ravishda keyingi identifikatsiyalashning mumkin emasligini anglatadi. Detektorning sifati odatda yuzni aniqlash ehtimoli P0 bilan tavsiflanadi. Odamlar oqimida ishlaydigan zamonaviy biometrik tizimlar uchun yuzni aniqlash ehtimoli 95 dan 99% gacha va videoni yozib olish sharoitlariga (yorug'lik, kameraning aniqligi va boshqalar) bog'liq.
Biometriya bozori rivojlanishining eng istiqbolli tendentsiyalaridan biri bu o'rnatilgan mantiq asosida yuzni aniqlash funktsiyasini amalga oshiradigan aqlli raqamli videokameralarning paydo bo'lishi (2-rasm). Aqlli videokameralar nafaqat yuqori sifatli video oqimini, balki topilgan yuzlar haqidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan metama'lumotlarni ham olish imkonini beradi.

Ushbu yondashuv tanib olish tizimining apparat hajmiga tushadigan yukni sezilarli darajada kamaytirishi mumkin, bu esa o'z navbatida biometrik tizimlarning yakuniy narxini pasaytiradi va ularni oxirgi foydalanuvchiga yanada qulayroq qiladi. Bundan tashqari, ma'lumotlarni uzatish kanallariga talablar kamayadi, chunki ushbu yondashuv bilan biz yuqori sifatli videoni uzatish uchun gigabit aloqa liniyalariga ehtiyoj sezmaymiz, aksincha siqilgan videoni uzatish uchun standart tarmoqlar va aniqlangan yuz tasvirlarining kichik oqimi mavjud.
2-bosqich: sifatni baholash
Bu tanib olishning juda muhim bosqichi bo'lib, unda biometrik dvigatel aniqlangan yuzlar qatoridan faqat belgilangan sifat mezonlariga mos keladigan rasmlarni tanlaydi.
Ko'pincha, biometrik tizimlarni ishlab chiquvchilar hiyla-nayrang ko'rsatib, ularning tizimi video oqimidagi yuz tasvirlari GOST R ISO / IEC 19794-5-da belgilangan sifat talablariga javob berganda yuqori darajada tan olinishini ta'minlaydi. Biroq, ushbu GOST yuzning fotosuratlari sifatiga juda qattiq (deyarli ideal) shartlarni yuklaydi (5 darajadan oshmagan burilish bilan yuzni old tomondan qisqartirish; bir xil yoritish; neytral yuz ifodalari va boshqalar), bu tizimlarning haqiqiy sharoitlarida bajarilishi mumkin emas. videokuzatuv. GOSTning bunday talablari haqiqatan ham ushbu standart elektron fotosuratlarni yangi avlod pasporti va viza hujjatlarida - biometrik pasport deb ataladigan hujjatlarda saqlash formatini birlashtirishga qaratilganligi bilan to'liq oqlanadi. Amalda biometrik identifikatsiyalash tizimlari unchalik qulay bo'lmagan ish sharoitlari bilan shug'ullanishi kerak:

• 
  20 darajadan oshiq burchak ostida yuzning frontal holatidan chetga chiqishi;
  
• 
  kuchli yorug'lik;
  
• 
  yuzning bir-birini qoplashi;
  
• 
  yuzida soyalar mavjudligi;
  
• 
  kichik rasm hajmi va boshqalar.
  

Aynan shunday qiyin sharoitlarda biometrik dvigatelning barqarorligi uning sifatini belgilaydi. Zamonaviy biometrik dvigatellarda, sifatni baholash bosqichida, qoida tariqasida quyidagilar baholanadi:

• 
  yuzning burchagi (20-30 darajadan oshmasligi kerak);
  
• 
  yuzning kattaligi, (ko'z qorachig'i orasidagi masofa bilan taxmin qilinadi va 50-80 pikseldan ortiq bo'lishi kerak);
  
• 
  yuzni qisman qoplash (yuzni qoplash yuzning umumiy maydonining 10-25% dan ko'p bo'lmasligi kerak).
  

Agar yuzning qiyofasida ko'zlar yumilgan bo'lsa (miltillagan yoki ko'zoynak bilan) yopiq bo'lsa, u holda tizim odamni taniy olmaydi degan keng tarqalgan noto'g'ri tushuncha mavjud. Darhaqiqat, yuzni erta aniqlash algoritmlari ko'zning ko'zlari markazlarini tasvirni keyingi ishlov berish uchun, xususan, yuzning standart o'lchamlari uchun asos sifatida ishlatgan. Biroq, hozirgi vaqtda ko'plab zamonaviy biometrik dvigatellar (masalan, Cognitec yoki Cascade-Stream) yuzlarni kodlashning murakkab sxemalaridan foydalanadilar va o'quvchilar markazlari pozitsiyasiga bog'liq emaslar.
3-bosqich: shablonni yaratish
Bu yuzni tanib olishning eng qiyin va noyob bosqichlaridan biri bo'lib, biometrik dvigatel texnologiyasining asosiy nou-xaularini tashkil etadi. Ushbu bosqichning mohiyati yuz tasvirini biometrik shablonga birlashtirilgan xususiyatlar to'plamiga ahamiyatsiz matematik ravishda o'zgartirishdan iborat.
Har bir yuzning o'ziga xos biometrik shablonlari mavjud. Biometrik shablonlarni tuzish printsiplari nihoyatda xilma-xildir: shablon yuzning to'qima xususiyatlariga, geometrik xususiyatlarga, xarakterli nuqtalarga, turli xil bo'lmagan xususiyatlarning kombinatsiyasiga asoslangan bo'lishi mumkin.
Biometrik shablonning eng muhim xususiyati uning o'lchamidir. Shablon hajmi qanchalik katta bo'lsa, unda ko'proq ma'lumot beruvchi xususiyatlar mavjud, ammo ushbu shablonni qidirish tezligi va samaradorligi past bo'ladi. Biometrik tizimlarda yuz shablonining o'lchamlari uchun odatiy qiymat 1 dan 20 kB gacha.
4-bosqich: taqqoslash va qaror qabul qilish
Bu aniqlash tizimining ishlashidagi birlashtirilgan bosqich bo'lib, u aniqlangan yuzdan qurilgan yuzning biometrik shablonini ma'lumotlar bazasida saqlanadigan shablonlar qatori bilan taqqoslaydi. Eng oddiy holatda, moslashtirish barcha naqshlarni oddiy sanab chiqish va ularning o'xshashlik o'lchovini baholash orqali amalga oshiriladi. Olingan taxminlar va ularni belgilangan chegaralar bilan taqqoslash asosida ma'lumotlar bazasida bir xil shaxsning borligi yoki yo'qligi to'g'risida qaror qabul qilinadi.
Zamonaviy tizimlarda taqqoslash murakkab maqbul taqqoslash sxemalari bo'yicha amalga oshiriladi, bu taqqoslash tezligini soniyada 10000 dan 200000 gacha yoki undan ko'proq taqqoslashni ta'minlaydi. Bundan tashqari, taqqoslash jarayoni parallel bo'lishi mumkinligini anglash kerak, bu identifikatsiyalash tizimlarining deyarli real vaqt rejimida hatto katta hajmdagi tasvirlarda ishlashiga imkon beradi, masalan, 100000 kishi.
Yuzni aniqlash tizimlarining sifati odatda identifikatsiya qilish ehtimoli bilan tavsiflanadi. Biometrik identifikatsiya qilishda ikki xil xato bo'lishi mumkinligi aniq.

1. 
   Birinchi xato, ma'lumotlar bazasida bo'lgan odamni yo'qolib qolish va tanimaslik ehtimoli bilan bog'liq - bu ko'pincha I toifa xatosi deb ataladi. Bundan tashqari, ular ko'pincha birinchi turdagi xatoning qiymatini emas, balki birinchi turdagi xato ehtimolini olib tashlagan holda ko'rsatadilar. Ushbu qiymat PPRni to'g'ri aniqlash ehtimoli deb ataladi.
   
2. 
   Ikkinchi xato, tizim aslida ma'lumotlar bazasida bo'lmagan odamni taniydigan yoki uni boshqa odam bilan aralashtirib yuboradigan holatlarni aks ettiradi - bu odatda II tipdagi xato deb ataladi. Zamonaviy yuzlarni aniqlash tizimlari uchun to'g'ri tan olish ehtimolligining odatiy qiymati, qoida tariqasida, 80 dan 97% gacha, II turdagi xato 1% dan oshmaydi.
   

Muvaffaqiyatli identifikatsiya qilish shartlari
Yuzni tanib olish mutlaqo texnologiya emasligini anglash kerak. Biometrik tizimlarni real ob'ektlarda "laboratoriya" sharoitida bo'lgani kabi yuqori ko'rsatkichlarga erishish mumkin emasligi haqida tanqidlarni tez-tez eshitishingiz mumkin. Ushbu so'z qisman to'g'ri. Darhaqiqat, faqat ma'lum bir sharoitlarda yuzni samarali ravishda tanib olish mumkin, shuning uchun yuzning biometrikasini kiritishda tizim qanday sharoitda qo'llanilishini tushunish juda muhimdir. Biroq, zamonaviy tanib olish tizimlarining aksariyati uchun ushbu shartlar haqiqiy ob'ektlarda juda qulaydir. Shunday qilib, identifikatsiyalash zonalarida yuzni aniqlash samaradorligini oshirish uchun har bir tashrifchining yuzini qisqa muddatli (1-2 soniyadan ko'p bo'lmagan) mahkamlash imkoniyatini ta'minlash uchun odamlarning yo'naltirilgan oqimi (eshik eshiklari, metall detektor ramkalari, turniket va boshqalar) tashkil qilinishi kerak. Bunday holda, videoni yozib olish kameralari o'rnatilgan yuzlarning old tomondan burilish burchagi 20-30 darajadan oshmasligi uchun o'rnatilishi kerak. (masalan, osma balandligi 2-3 metr bo'lgan 8-10 m o'tish zonasidan masofaga kameralar o'rnatish).
Tanib olish tizimlarini amalga oshirishda ushbu shartlarga rioya qilish shaxsni aniqlash va qiziqish uyg'otadigan odamlarni topish muammosini, ishlab chiquvchilar tomonidan e'lon qilingan muvaffaqiyatli identifikatsiyalash ko'rsatkichlari qiymatlariga imkon qadar yaqin bo'lgan holda samarali echishga imkon beradi.