Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам
Рассмотрены вопросы распознавания лиц на основе их фотопортретов. Предложен способ определения геометрических характеристик лица для идентификации человека, отличающийся от ранее имеющихся способов. Проведенные контрольные эксперименты показали высокие результаты идентификации. Описана созданная, на...
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут фізики напівпровідників імені В.Є. Лашкарьова НАН України
2009
|
| Schriftenreihe: | Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/32221 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам / Т.Г. Кязимов, Ш.Д. Махмудова // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. — 2009. — № 1 (17). — С. 86-89. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-32221 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-322212012-04-15T12:20:31Z Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам Кязимов, Т.Г. Махмудова, Ш.Д. Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень Рассмотрены вопросы распознавания лиц на основе их фотопортретов. Предложен способ определения геометрических характеристик лица для идентификации человека, отличающийся от ранее имеющихся способов. Проведенные контрольные эксперименты показали высокие результаты идентификации. Описана созданная, на основе предложенного способа определения идентификационных признаков лица, система "Распознавание". 2009 Article Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам / Т.Г. Кязимов, Ш.Д. Махмудова // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. — 2009. — № 1 (17). — С. 86-89. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. 1681-7893 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/32221 004.932.001.57 ru Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології Інститут фізики напівпровідників імені В.Є. Лашкарьова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень |
| spellingShingle |
Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень Кязимов, Т.Г. Махмудова, Ш.Д. Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології |
| description |
Рассмотрены вопросы распознавания лиц на основе их фотопортретов. Предложен способ определения геометрических характеристик лица для идентификации человека, отличающийся от ранее имеющихся способов. Проведенные контрольные эксперименты показали высокие результаты идентификации. Описана созданная, на основе предложенного способа определения идентификационных признаков лица, система "Распознавание". |
| format |
Article |
| author |
Кязимов, Т.Г. Махмудова, Ш.Д. |
| author_facet |
Кязимов, Т.Г. Махмудова, Ш.Д. |
| author_sort |
Кязимов, Т.Г. |
| title |
Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам |
| title_short |
Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам |
| title_full |
Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам |
| title_fullStr |
Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам |
| title_full_unstemmed |
Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам |
| title_sort |
об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам |
| publisher |
Інститут фізики напівпровідників імені В.Є. Лашкарьова НАН України |
| publishDate |
2009 |
| topic_facet |
Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/32221 |
| citation_txt |
Об информационной идентификационной системе распознавания лиц по фотопортретам / Т.Г. Кязимов, Ш.Д. Махмудова // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. — 2009. — № 1 (17). — С. 86-89. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
| series |
Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології |
| work_keys_str_mv |
AT kâzimovtg obinformacionnojidentifikacionnojsistemeraspoznavaniâlicpofotoportretam AT mahmudovašd obinformacionnojidentifikacionnojsistemeraspoznavaniâlicpofotoportretam |
| first_indexed |
2025-07-03T12:45:01Z |
| last_indexed |
2025-07-03T12:45:01Z |
| _version_ |
1836629834812358656 |
| fulltext |
5
УДК 004.932.001.57
КЯЗИМОВ ТОФИК ГАСАНАГА, МАХМУДОВА ШАФАГАТ ДЖАБРАИЛ
ОБ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИДЕНТИФИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ
РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ ПО ФОТОПОРТРЕТАМ
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы распознавания лиц на
основе их фотопортретов. Предложен способ определения геометрических
характеристик лица для идентификации человека, отличающийся от ранее
имеющихся способов. Проведенные контрольные эксперименты показали
высокие результаты идентификации. Описывается созданная, на основе
предложенного способа определения идентификационных признаков лица,
система «Распознавание».
Ключеві слова: фотопортрет, процесс распознавания, система
«Распознавание».
ВСТУПЛЕНИЕ
Проблема формализации процесса распознавания человеческих лиц рассматривалась еще на
заре развития систем распознавания образов и до сих пор остается актуальным. Но последние
десятилетия количество научных исследований и публикаций увеличилось в несколько раз, что и
свидетельствует о возрастающей актуальности данной проблемы. Это объясняется в первую очередь с
возрастающими возможностями компьютерной техники и удешевлением их эксплуатации. Но с другой
стороны повышенное внимание к биометрическим технологиям диктуется и существованием обширного
круга коммерческих и социальных задач, где автоматическая идентификация человека является
неотъемлемой частью их успешного применения. Так, например, идентификация человека по
изображению его лица может применяться в системах контроля удостоверений личности (паспорта,
водительских прав) информационной безопасности (доступ к компьютерам, базам данных и т.д.)
наблюдения и расследования криминальных событий, а также в банковской сфере (банкоматах,
системах удаленного управления счетом) [1, 2].
К настоящему времени имеется значительное количество работ, посвященных исследованиям
распознавания людей по фотопортретам, а также некоторые рекомендации разработчикам систем
идентификации личности по фотографии. При этом под термином «фотопортрет» подразумевается
цифровое изображение лица человека в фас без элементов одежды, украшений, солнечных очков и т.д.,
которые могут закрывать или искажать части лица.
Для распознавания лиц (объектов, сигналов, ситуаций и событий) используются многочисленные
ресурсы человеческого мозга, в том числе, 10-12 миллиардов нейронов. В результате чего люди
распознают друг друга, с большой скоростью читают изданные и рукописные тексты, на улице в
сложных условиях водят машины, обрабатывают детали в конвейерах, расшифровывают пароли
аэрокосмических фотографий. Для распознавания человека по лицу и выбор его признаков основывается
на интуиции. В автоматизации многих задач, как различительный признак для распознавания,
использовать информативную информацию очень сложно [1,2,3]. Лицо человека похоже на мощное
сигнальное устройство, так как, с его помощью можно получить много полезной информации. Для
успешного распознавания надо решить ряд вопросов:
1. Определение антропометрических точек и автоматический расчет геометрических характеристик
изображения человеческого лица, данного для распознавания;
2. Включение в базу геометрических характеристик изображения человеческого лица на основании
антропометрических точек;
3. Определение алгоритма для изображения человеческого лица без масштабирования;
1. ©
КЯЗИМОВ ТОФИК ГАСАНАГА, МАХМУДОВА ШАФАГАТ ДЖАБРАИЛ, 2009
ПРИНЦИПОВІ КОНЦЕПЦІЇ ТА СТРУКТУРУВАННЯ РІЗНИХ РІВНІВ ОСВІТИ З ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННИХ ІНФОРМАЦІЙНО-
ЕНЕРГЕТИЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
6
4. Идентификационный процесс;
5. Процесс распознавания лица и оповещение пользователя системы об этом.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ
При организации системы идентификации на основе антропометрических точек лица особую
роль играет способы формирования баз данных изображений. На сегодняшний день в мире имеются
разные системы управления базой изображений (СУБИ). Некоторые СУБИ были созданы такими
фирмами, как NEC, FACE, Krimnet, Image Pro Discovery и т.д. (названия СУБИ указаны соответственно
названиям фирм). Каждая система имеет свои недостатки и преимущества.
Одним из основных методов распознавания является определение геометрических
характеристик лица (рисунок 1). Суть метода состоит в том, что в лице отмечаются ключевые точки.
Затем определяется расстояние (геометрические характеристики) между соответствующими ключевыми
точками. Ключевые точки в лице человека могут находиться в различных местах. Например, на краю
глаза, на губе, на мочке уха, на носу и т.д.
Как показывает криминалистическая практика, необходимо выделить около 30 особых точек на
изображении человека. Эти точки должны быть максимально устойчивыми к небольшим изменениям
(ракурса, освещения, мимика, косметики, возрастные изменения и т.п.) изображения.
В процессе предварительных экспериментов нами были отобраны 19 особых точек лица,
которые показаны на рис. 1.
Рис. 1. Антропометрические точки на фронтальной проекции лица
человека
Как следует из рис.1 идентификационные точки обозначены следующим образом: центр брови
(1а и 1в); центр зрачка (2а и 2в); верхние крайние точки ушей (3а и 3в); правый угол правого глаза – 4а;
левый угол левого глаза – 4в; левый угол правого глаза – 5а; правый угол левого глаза -5в; нижние точки
окончания мочек ушей (6а и 6в); крайние точки носа по горизонтали (7а и 7в); кончик носа (8), который
определяется как центральная точка между носовыми отверстиями; уголки рта (9а и 9в); центр рта (10) –
как точка пересечения линии разделяющей верхнюю и нижнюю губы объекта, и перпендикуляра,
опущенного из точки определяющий кончик носа объекта; кончик подбородка (11).
Будем выделять следующие расстояния (рис. 2):
6. Между центрами сетчатки глаз (2а , 2в);
7. Между внутренними уголками глаз (5а ,5в);
8. Между центром сетчатки глаза и центром брови [(1а , 2а), (1в , 2в] ;
9. Между центром сетчатки глаза и серединой линии смыкания губ [(2а , 10), (2в, 10)];
10. Между центром сетчатки глаза и нижней точкой носа [(2а ,8), (2в ,8)];
11. Максимальная ширина носа (7а, 7в);
12. Между центром сетчатки глаза и подбородком [(2а , 11), (2в , 11)];
13. Между серединой линии смыкания губ и подбородком (10, 11);
14. Между кончиком носа и подбородком (8, 11);
15. Ширина рта (9а, 9в);
16. Ширина лица на уровне линии глаз;
17. Ширина лица на уровне нижней точки носа;
18. Ширина лица на уровне линии смыкания губ;
ПРИНЦИПОВІ КОНЦЕПЦІЇ ТА СТРУКТУРУВАННЯ РІЗНИХ РІВНІВ ОСВІТИ З ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННИХ ІНФОРМАЦІЙНО-
ЕНЕРГЕТИЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
7
19. Между наружным уголком глаза и верхней точкой ухо [(3а, 4а), (3в, 4в)];
20. Между верхними точками ушей (3а, 3в);
21. Между нижними точками ушей (6а, 6в);
22. Между верхними и нижними точками ухо [(3а, 6а), (3в, 6в)].
Рис. 2. Расстояния между антропометрическими точками
Расстояния (1), (2), (4), (5), (6), (7), (8), (11) будем считать основными, поскольку влияние на них
таких факторов, как прическа, макияж, украшения и пр. незначительны.
Введение признаков в виде отношения для идентификационных единиц делает их масштабно не
зависящими от расстояния, с которого делается фотография человека. В данном случае, использование
реальных величин размеров головы и её участков не возможно определить, а для признаков совершенно
неважно, на каком расстоянии находился человек во время съемки от объектива.
Дополнительно для практических целей расстояния (1)-(17) были разделены на две группы:
- расстояния, измеряемые в соответствии горизонтальному направлению ((1), (2), (6), (10), (11),
(12), (13), (14), (15), (16));
- расстояния, измеряемые в соответствии вертикальному направлению.
Несомненно, признаки, составленные, на основе соотношений между расстояниями входящими
в первую группу будут достаточно устойчивыми повороту головы человека по вертикальной оси по
фотографии, а признаки, составленные, на основе расстояний второй группы будут достаточно
устойчивыми наклону головы человека вниз или вверх по горизонтальной оси. Считаем, что такая же
устойчивость признаков будет сохранена в случае одновременного поворота и наклона головы человека.
Пределы поворота и наклона головы человека на фотографии, конечно же, будут определены
возможностями выделения особых точек и определения соответствующих расстояний.
Эксперименты показали достаточно хорошие результаты (около 1-1,5% отклонений) по
устойчивости признаков в группах при повороте головы человека до 25 градусов и наклоне – до 15
градусов. Отклонение головы влево или вправо не учитывалось.
Перейдем к описанию СУБИ «Распознавание» разработанной авторами системы для
идентификации личности.
Разработанная нами СУБИ «Распознавание» отличается по определяемым признакам от
имеющихся систем. Первоначально для СУБИ «Распознавание» была организована база данных. В нее
были включены фотографии 300 человек, охватывающие изображения лиц различительных размеров.
Кроме того, в базу данных для каждого лица были включены индивидуальные данные (имя, фамилия,
отчество, день рождения, цвет глаз, рост).
База данных была сформирована на основе данных, полученных из отдела кадров предприятия
и изображения личности. Кроме общей информации, для каждой личности здесь дано 16 признаков,
определяющих геометрическую характеристику лица. Число этих признаков можно увеличить. На
момент пополнения базы данных для данной личности особые точки (рис.1) одновременно в двух
группах определяются вручную, автоматически определяются и хранятся расстояния (1)-(17).
Далее вычисляются признаки для соответствующих групп и тоже хранятся в базе. Эти данные
определяются и вычисляются лишь один раз в момент формирования базы данных. Определенные
данные человека (пол, раса, возраст, регион, особые приметы и т.п.), которые имеются в базе данных,
могут служить ключом поиска. Задача идентификации сводится к нахождению из базы данных
ПРИНЦИПОВІ КОНЦЕПЦІЇ ТА СТРУКТУРУВАННЯ РІЗНИХ РІВНІВ ОСВІТИ З ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННИХ ІНФОРМАЦІЙНО-
ЕНЕРГЕТИЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
8
нескольких изображений (от одного до десятка) наиболее похожих на заданное изображение. Заданное
изображение сравнивается с изображениями имеющихся в базе данных путем вычисления евклидового
расстояния между двумя точками в 16 – мерном пространстве.
Признаки, определяющие геометрическую характеристику лица, считаются основными.
Признаки черт лиц каждого человека, включенных в базу данных, отличаются от черт лиц других людей.
Оценки соответствующие этим признакам определяются в соответствии с антропометрическими точками
человеческого лица. На основании отмеченных нами точек вертикальные и горизонтальные
характеристики считываются, и автоматически включаются в базу данных. Таким образом, нужная
информация о 300 людях хранится в базе.
ВЫВОДЫ
Разработанная по предложенному методу система СУБИ “Распознавание” может применяться в
системах информационной безопасности (доступ к компьютерам, базам данных и т.д.), наблюдения и
расследования криминальных событий, а также в банковской сфере. Поиск в базах данных по
фотопортретам человека, автоматизированный контроль удостоверений личности особенно актуальны
для правоохранительных органов большинства стран в контексте увеличения количества
террористических актов и уголовных преступлений на фоне повышения общей мобильности населения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
23. Горелик А.Л. Методы распознавания / А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин. - Москва : Высшая школа,
2004. - 261 с. - ISBN 5-06-004396-7.
24. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л.Шапиро, Дж.Стокман - Москва : БИНОМ. Лаборатория
знаний , 2005. - 752 с. - ISBN 5-94774-384-1.
25. Brunelli R. Face recognition: features versus templates / R.Brunelli, T.Poggio //IEEE Transactions on
Pattern Analysis and Machine Intelligence: 6-th International Conference , 21-26 October, 1993 :
Conference Proceedings. - Cornell University : IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA 90720-1314,
USA, 1993. - Vol.15, No 10. - PP. 1042-1052. - ISSN - 0162-8828.
Надійшла до редакції 20.01.2009р.
КЯЗИМОВ ТОФИК ГАСАНАГА – к. ф.-м. н., доцент, заведующий отделом института
информационных технологий НАН Азербайджана, Баку, Азербайджан, тел.:(994 12)
4399016, E-mail: depart9@iit.ab.az
МАХМУДОВА ШАФАГАТ ДЖАБРАИЛ – зав. сектором института информационных
технологий НАН Азербайджана, преподаватель учебного центра на факультете
«Прикладная математика», Бакинский государственный университ, Баку, Азербайджан,
тел.: (994 12) 4398719, E-mail:depart9@iit.ab.az.
|