Video gözetim sistemleri yardımıyla yüz tanıma sistemi. Yüz Arama Algoritması

Modern entegre güvenlik sistemlerinin yazılımı ve donanımı, her türlü endüstriyel, sosyal ve ev eşyasında her türlü karmaşıklığın sorunlarını çözebilir. Güvenlik sistemlerinin çok önemli araçları, video gözetim sistemleri ve segmentin işlevselliği için gereksinimler gittikçe artıyor.

Entegre güvenlik sistemleri

Entegre güvenlik sistemlerinin tek bir platformu güvenlik ve yangın ekipmanları, kontrol ve erişim kontrolü, video gözetimi veya güvenlik televizyonu (COT) modüllerini içerir. Yakın zamana kadar ikincisinin işlevleri, video izleme ve durumun sahada ve bitişik topraklarda kaydedilmesi, arşivleme ve verilerin depolanması ile sınırlıydı. Klasik video sistemlerinin önemli dezavantajları vardır:

• İnsan faktörü. Çok miktarda bilgi yayınlarken operatörün verimsiz çalışması.
• Cerrahi müdahalenin imkansızlığı, zamansız analiz.
• Olayın bulunması ve tanımlanması için önemli zaman maliyeti.

Dijital teknolojilerin geliştirilmesi, "akıllı" otomatik sistemlerin oluşturulmasına yol açtı.

İstihbaratta Mukavemet

Akıllı bir video gözetim sisteminin temel ilkesi video analitiği - görüntü tanıma ve görüntü işleme için yöntem ve algoritmalara dayanan bir teknoloji, video akışı analizinin sonucu olarak otomatikleştirilmiş veri toplama teknolojisidir. İnsan müdahalesi olmaksızın bu tür ekipmanlar, ayarlanan hedefleri (araba, grup grubu), potansiyel olarak tehlikeli durumları (duman, yangın, video kameraların çalıştırılmasına izinsiz müdahale), programlanmış olayları ve zamanında bir alarm yayınlayarak gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve takip edebilir. İlgisiz video verilerinin filtrelenmesi nedeniyle, iletişim kanallarındaki ve arşiv veritabanındaki yük önemli ölçüde azaltılır.

Video analizinin en popüler aracı, yüz tanıma sistemidir. Yapılan işlevlere ve atanan görevlere bağlı olarak, ekipman üzerinde belirli şartlar uygulanır.

Yazılım ve donanım

Sistemin etkin bir şekilde çalışması için farklı işletim özelliklerine sahip birkaç IP kameranın türü kullanılır. Kontrollü bölgedeki nesnenin algılanışı, 1 Mp çözünürlük ve 1 mm odak uzaklığı olan panoramik görüntüleme kameraları tarafından sabitlenir ve tarama cihazları tarafından yönlendirilir. Bunlar, basit teknikler (3-4 parametreler) ile tanıma üreten daha gelişmiş kameralar (2Mp'den 2mm'den). Nesneyi tanımlamak için karmaşık algoritmaların uygulanması için yeterli görüntü kalitesine sahip kameralar kullanın (5 Mp, 8-12 mm'den). Yüz tanıma için en popüler yazılım olan "Yüz Intellect" (geliştirici - şirket House Control), Yüz yönetmen (şirket "Synesis" ve VOCORD FaceControl (VOCORD) gösteriyor:

• Bir nesneyi tanımlama olasılığı (% 99'a kadar).
• Geniş bir kamera döndürme açısı aralığı desteği.
• Yoğun yaya kütlesi içinde bile insanların ayrılması olasılığı.
• Analitik raporların hazırlanmasının değişkenliği.

Örüntü tanımanın temelleri

Herhangi bir biyometrik tanıma sistemi, okunmakta olan kişinin fizyolojik özelliklerinin belirli bir önceden tanımlanmış örüntüye yazışmasının tanımlanmasına dayanır. Tarama, gerçek zamanlı olarak gerçekleşir. IP kamera video akışını terminale gönderir ve yüz tanıma sistemi, görüntünün veritabanında depolanan fotoğraflarla olan yazışmayı belirler. İki ana yöntem vardır. Birincisi statik ilkelere dayanıyor: Biyometrik parametrelerin işlenmesinin sonuçları belirli bir kişiye karşılık gelen benzersiz bir numara şeklinde bir elektronik örnek oluşturuyor. İkinci yöntem, "insani" yaklaşımı modellemektedir ve kendini öğrenme ve sağlamlık ile karakterizedir. Video görüntüsüne göre kişinin tanımlanması, yaşla ilişkili değişiklikler ve diğer faktörleri (başörtüsü, sakal veya bıyık, gözlük varlığı) dikkate alır. Bu teknoloji, eski fotoğraflarla ve gerekirse X-ışınlarıyla bile çalışmanızı sağlar.

Yüz Arama Algoritması

Yüzleri algılamanın en yaygın yöntemi Haar basamaklarını (maske setleri) kullanmaktır. Maske, beyaz ve siyah bölümlerin farklı kombinasyonlarına sahip dikdörtgen bir penceredir.

Programın mekanizması şöyledir: video çerçevesi bir maske kümesiyle kaplıdır ve konvolusyonun sonuçlarına (beyaz ve siyah sektörlerde yakalanan piksellerin sayılması) göre belirli bir eşik değeri ile karşılaştırıldığında bir fark hesaplanır.

Sınıflandırıcının çalışmasını iyileştirmek için olumlu (çerçevelerin, insanların yüzlerinin bulunduğu yerler) ve olumsuz (bunlar olmaksızın) eğitim örnekleri oluşturulur. Birinci durumda, konvolüsyon eşik değerinin üstünde, ikinci durumda düşüktür. Müsaade edilebilir bir hataya sahip kişilerin dedektörü, tüm basamaklardaki kıvrımların toplamını belirler ve eşiğin aşılması durumunda, çerçevedeki kişilerin varlığına işaret eder.

Tanıma teknolojileri

Algılama ve lokalizasyondan sonra, görüntünün parlaklığı ve geometrik hizalanması, ön aşamada gerçekleşir. Diğer eylemler - özelliklerin hesaplanması ve tanımlanması - çeşitli yöntemlerle yapılabilir.

Mükemmel aydınlatma ile bir odada tam bir yüz taraması yaparken, 2D görüntülerle çalışan algoritmalarla iyi sonuçlar ortaya çıkar. Eşsiz puanları ve aralarındaki uzaklıkları analiz eden yüz tanıma sistemi, "canlı" enstantane ile kayıtlı şablon arasındaki farkın katsayılarıyla tanımlama gerçeğini belirler.

Üç boyutlu teknolojiler ışık akısındaki değişikliklere karşı dirençlidir, ön açıdan izin verilen sapma 45 dereceye kadardır. Burada, yalnızca noktaların ve çizgilere değil, aynı zamanda yüzeylerin özellikleri (eğrilik, profil), aralarındaki mesafelerin metriği de incelenmektedir. Bu tür algoritmaların çalışması için, saniyede 200 kareye kadar bir frekansta video kaydı maksimum kalitesine ihtiyaç duyulmaktadır. Sistemin temeli, 5 megapiksel çözünürlüklü, yüksek optik çözünürlüklü ve en düşük senkronizasyon hatası olan stereo kameralar. Buna ek olarak, senkron pulslarını iletmek için özel bir zamanlama kablosu ile bağlanırlar.

Modern sistem pazarının durumu

Biyometrik kontrolün ilk sistemleri, yüksek maliyetleri nedeniyle yalnızca devlet askeri tesislerinde geliştirildi ve yalnızca 1990'ların ortalarında ticari organizasyonlara açıldı. Teknoloji ve mikroişlemci teknolojisinin hızla gelişmesi, sistemlerin doğruluğunu artırmaya ve uygulamanın kapsamını genişletmeye izin verdi. Ülkemizin pazarında Amerikan ve Batı Avrupa güvenlik sistem üreticilerinin önde gelen görevleri bulunmaktadır. Satış liderleri, şirketlerin ZN Vision Technologies ve Visionics ekipmanıdır. Rus geliştiriciler arasında en umut verici olanı Vocord, NTechLab, Soling, VizhnLabs ve MDG gruplarının araştırma ve ürünleri olup, diğer şeyler yanında yabancı kompleksleri Rus koşullarına adapte etmektir.

Bilgisayar Yüz Kontrolü

Temassız tanımlamanın en geniş uygulama alanı terörizm ve suçla mücadeledir. Ceza yüzünün görüntüsü veritabanında saklanır. Kitle sıkışıklığı olan yerlerde (havaalanları, tren istasyonları, alışveriş merkezi, spor tesisleri) gerçek kişilerin akışı, aranan kişilerin belirlenmesi için çekilmektedir.

Bir sonraki alan, erişim kontrol sistemidir: Elektronik geçişdeki fotoğraf görüntüsünün örneği, video kameraların verilerinin işlenmesi sonucunda elde edilen modelle karşılaştırılmıştır. Prosedür, herhangi bir ek eyleme gerek duymadan anında gerçekleşir (göz retinasını veya dactyloscopy'yi taramak yerine).

Başka hızla gelişmekte olan bir sanayi pazarlamadır. Kişinin yüzünü tarayan etkileşimli bir ilan panosu, cinsiyetini ve yaşını belirler, yalnızca müşterinin ilgisini çekecek olan reklamları görselleştirir.

Eğilimler ve gelişme umutları

Bankacılık sektöründeki kişilerin tanınma sistemleri çok talep görmektedir. Post Bank Bank, geçen yıl ofislerinde 50.000 akıllı video kameranın kurulumundan sonra kredi ve ödeme bölümlerinde sahteciliği önleyerek milyonlarca ruble tasarruf etmeyi başardı. Uzmanlar, 2021 yılına kadar gerekli altyapı ağının oluşturulacağını ve ATM'lerdeki herhangi bir operasyonun ancak müşterinin yüzünün biyometrik olarak tanımlanmasından sonra mümkün olacağını iddia ediyorlar.

Önümüzdeki on yılda yüksek teknolojiler, self servis olan dolu bir mağaza ağı açılmasına izin verecek: alıcı mağazanın önünden geçerek sevdikleri ve bıraktığı malları seçiyor. Yüzlerin ve imajların tanınması sistemi, alıcının kimliğini belirleyecek, satın alacak ve hesabını gerekli miktardan çekecektir.

Psiko-duygusal durumu tanımak için sistemler yaratmak için çalışmalar devam etmektedir. İnsan duygularının analizi, multimedya alanlarında talep görür: animasyon, sinematografi, bilgisayar oyunlarının yaratılması endüstrisi.