Технология распознавания лиц

Надежность работы системы, высокие процент распознавания, точность и скорость идентификации обеспечиваются использованием специально разработанными алгоритмами. Преимущества технологии ISS позволяют успешно использовать систему "Face-Инспектор" на различных объектах: железнодорожных и автовокзалах, в аэропортах, на станциях метрополитена, в местах проведения массовых мероприятий, промышленных и стратегически важных объектах для решения широкого спектра задач обеспечения безопасности, контроля и ограничения доступа, регистрации и идентификации людей.

I этап. Поиск лица в видеопотоке

Поиск лиц в видеопотоке для их дальнейшего распознавания производится путем выделения симметрий в каждом видеокадре. Для этого применяется определенный набор симметричных сверток в заданном диапазоне масштабов изображения, после чего видеоизображение обрабатывается нейросетью.

Этот алгоритм обеспечивает такие преимущества данной технологии как устойчивость к шуму и неравномерной засветке лица.

II этап. Трекинг (отслеживание) лица между кадрами видеопотока

Лицо человека, единожды попав в поле зрения видеокамеры, с использованием алгоритма предсказания вектора движения и корреляционных алгоритмов будет автоматически отслеживаться от кадра к кадру. Все изображения будут сохраняться во временном буфере. В результате будет выбран кадр с оптимальным ракурсом лица и качеством изображения.

III этап. Выделение основных признаков лица

На этом этапе с использованием алгоритма анализа контуров производится выделение на видеоизображении лица его основных признаков: глаз, носа, рта и т.д.

Преимуществом этого метода является надежная работа при нефронтальном позиционировании лица.

IV этап. Нормализация изображения лица

После выделения основных признаков лица, его изображение приводится к стандартному виду: для надежного распознавания изображение лица должно иметь определенные размеры, необходимо выдержать расстояние между глазами, положение лица относительно центра. Для этого изображение масштабируется, разворачивается, в некоторых случаях также определяется положение лица (фас, положение в три четверти или точные 3D координаты), автоматически нормализуется яркость и контрастность.

V этап. Преобразование индивидуальных признаков лица

Непосредственное сравнение полученного изображения лица с изображениями из базы данных - ресурсоемко и неэффективно. Решение этой проблемы преобразование его характерных признаков в форму, максимально подходящую для быстрого сравнения - в вектор малой размерности.

VI этап. Сравнение полученного векторного представления с базой данных

Полученное векторное представление сравнивается с изображениями из базы данных, хранящимися в таком же формате. В итоге сравнения "один к многим" выбираются наиболее близкие по характеристикам вектора: результатом заключительного этапа является идентификация лица, попавшего в поле зрения видеокамеры с изображениями из базы данных.