Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов
В статье приведено описание применения алгоритма распознавания Viola-Jones для подготовки цифровых фотоснимков с изображением человеческого лица к международному стандарту по использованию фотографий как биометрической информации....
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8124 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов / С.Н. Шрестха, А.Г. Слюсаренко // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 623-626. — Бібліогр.: 2 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-8124 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-81242010-05-05T12:01:28Z Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов Шрестха, С.Н. Слюсаренко, А.Г. Распознавание образов. Цифровая обработка сигналов В статье приведено описание применения алгоритма распознавания Viola-Jones для подготовки цифровых фотоснимков с изображением человеческого лица к международному стандарту по использованию фотографий как биометрической информации. У статті наведений опис застосування алгоритму розпізнавання Viola-Jones для підготтовки цифрових фотознімків із зображенням людського обличчя до міжнародного стандарту з використання фотознімків як біометричної інформації. 2009 Article Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов / С.Н. Шрестха, А.Г. Слюсаренко // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 623-626. — Бібліогр.: 2 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8124 001.51:004.81 ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Распознавание образов. Цифровая обработка сигналов Распознавание образов. Цифровая обработка сигналов |
| spellingShingle |
Распознавание образов. Цифровая обработка сигналов Распознавание образов. Цифровая обработка сигналов Шрестха, С.Н. Слюсаренко, А.Г. Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| description |
В статье приведено описание применения алгоритма распознавания Viola-Jones для подготовки цифровых
фотоснимков с изображением человеческого лица к международному стандарту по использованию
фотографий как биометрической информации. |
| format |
Article |
| author |
Шрестха, С.Н. Слюсаренко, А.Г. |
| author_facet |
Шрестха, С.Н. Слюсаренко, А.Г. |
| author_sort |
Шрестха, С.Н. |
| title |
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| title_short |
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| title_full |
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| title_fullStr |
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| title_full_unstemmed |
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| title_sort |
решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2009 |
| topic_facet |
Распознавание образов. Цифровая обработка сигналов |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8124 |
| citation_txt |
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий для биометрических документов / С.Н. Шрестха, А.Г. Слюсаренко // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 623-626. — Бібліогр.: 2 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT šresthasn rešeniezadačipodgotovkiikontrolâcifrovyhfotografijdlâbiometričeskihdokumentov AT slûsarenkoag rešeniezadačipodgotovkiikontrolâcifrovyhfotografijdlâbiometričeskihdokumentov |
| first_indexed |
2025-07-02T10:50:20Z |
| last_indexed |
2025-07-02T10:50:20Z |
| _version_ |
1836532021926559744 |
| fulltext |
«Штучний інтелект» 3’2009 623
10Ш
УДК 001.51:004.81
С.Н. Шрестха, А.Г. Слюсаренко
Харьковский национальный университет радиоэлектроники, г. Харьков, Украина
svet.shrestha@gmail.com
Решение задачи подготовки и контроля
цифровых фотографий для биометрических
документов
В статье приведено описание применения алгоритма распознавания Viola-Jones для подготовки цифровых
фотоснимков с изображением человеческого лица к международному стандарту по использованию
фотографий как биометрической информации.
Введение
В настоящее время как никогда остро рассматривается проблема безопасности.
Трагические события 11 сентября 2001 г. (США) стали катализатором в разработках
по идентификации личности, основанных на биометрических данных. Биометрия –
это технология входного контроля, базирующаяся на биометрической идеентифи-
кации личности. Биометрическая технология идентификации может быть опре-
делена как электронный метод идентификации личности по ее физиологическим и
поведенческим признакам. Технология реализуется электронными приборами путем:
– сканирования и формирования образа соответствующей характеристики личности;
– сжатия, обработки и сопоставления соответствующего образа с эталонами базы
данных;
– принятия решения.
Под физиологическими признаками обычно подразумевают относительно стабиль-
ные физические характеристики личности: отпечатки пальцев, геометрический рисунок
руки, рисунок радужной оболочки глаза, рисунок лица, термографическую картину
кровеносных сосудов лица, голос. Эти характеристики обычно устойчивы и не подвер-
гаются существенным изменениям. Поведенческие характеристики синтезируют физи-
ческие и психологические особенности. На первый взгляд они не кажутся устойчивыми,
но детальный анализ показывает высокую относительную стабильность структурной
базы. Такие биометрические показатели, как отпечаток пальца и рисунок радужной обо-
лочки являются конфиденциальной информацией, в то время как изображение лица
является общедоступным. Именно технология идентификации на основе изображения
лица признана наиболее приемлемой для массового применения, так как она не требует
физического контакта с устройством, ненавязчива, естественна и, в потенциале, может
обладать высокой надежностью и скоростью.
В большинстве развитых стран ускоренными темпами идет внедрение загран-
паспортов с биометрической информацией, записанной по единому стандарту. Координа-
цией работ по выработке общих рекомендаций и требований к аппаратному и алгоритми-
ческому обеспечению систем изготовления, оформления и контроля машиночитаемых
документов с использованием биометрии занимаются Биометрический консорциум,
объединяющий основных изготовителей и пользователей биометриических систем, и
Шрестха С.Н., Слюсаренко А.Г.
«Искусственный интеллект» 3’2009 624
10Ш
Международная организация гражданской авиации (ICAO), членами которой являются
практически все государства мира. За выработку соответствующих международных
стандартов отвечает Международная организация по стандартизации (ISO).
В 2002 г. под эгидой ICAO 188 стран подписали Новоорлеанское соглашение, в
соответствии с которым биометрические параметры лица являются основными для
загранпаспортов и въездных виз [1]. Для обеспечения согласованности национальных
стандартов цифровых фотографий Международной организацией по стандартизации
были выработаны рекомендации ISO/IEC FCD 19794-5. На основании этих реко-
мендаций каждая страна разрабатывает свои собственные стандарты в данной области.
Цель работы – введение государственных стандартов на цифровые фотографии
определяет необходимость автоматизации операций контроля качества изображений
лиц как непосредственно в процессе получения этих изображений, так и на любом этапе
подготовки паспортных, визовых и иных документов.
Постановка задачи – геометрические характеристики изображения лица на
фотографии должны соответствовать следующим требованиям, рис. 1:
– изображение лица на фотографии должно быть фронтальным и не иметь откло-
нения относительно основных осей инерции более чем на 5˚;
– минимальный размер фотографии – 525 × 420 пикселей;
– соотношение ширины головы к ширине фотографии (А:СС) должно быть не
менее 7:5 и не более чем 2:1;
– расстояние от нижней границы фотографии до горизонтальной линии, проходящей
через центры глаз – BB, должно составлять от 50 до 70% от высоты полного изображения;
– площадь лица на фотографии должна составлять от 70 до 80% от площади фотографии.
Кроме требований к геометрическим характеристикам фотографии, в ГОСТе
приведены дополнительные требования к фотографиям, определяющие яркостные и
цветовые характеристики фотографий:
– цвет и яркость фона должны обеспечивать надежное определение контура головы;
– на фоне не должно быть теней от головы или каких-либо предметов;
– на изображениях лица не должно быть закрытых глаз, волос, закрывающих глаза
и лицо, толстых оправ очков, искажающих черты лица;
– на изображениях не должно быть элементов одежды, закрывающих (частично или
полностью) лицо – шляп, платков и других;
– на изображениях лиц не должно быть световых бликов и теней.
Рисунок 1 – Геометрические характеристики изображения лица
Решение задачи подготовки и контроля цифровых фотографий…
«Штучний інтелект» 3’2009 625
10Ш
Основная задача стандартизации фотографии состоит из определения основ-
ных характеристик изображения лица:
– обнаружение глаз, определение контура лица, вычисление осей симметрии;
– определение центровки изображения лица;
– определение углов наклона и поворота головы;
– обнаружение бликов на изображении лица;
– определение цвета, контраста, дефектов фона;
– обнаружение очков.
Применительно к задаче распознавания геометрических характеристик лица
предлагается использовать алгоритм Viola-Jones [2].
Алгоритм требует предварительного обучения классификатора в режиме обу-
чения с учителем.
Обнаружение лица происходит на основе такого критерия, как цвет пикселя, соот-
ветствующего «цвету кожи». Последовательность действий будет выглядеть следую-
щим образом. Обрабатываются только «перспективные» области изображения, содер-
жащие пиксели, окрашенные в «цвет кожи», который достаточно компактно описывается
в цветовых пространствах RGB, HSV и других. После этого полученные пиксели обра-
батываются алгоритмом, обнаруживающим контуры эллипсов вокруг границ компакт-
ного расположения таких пикселей. На данном этапе генерируется большое количество
эллипсов. Из сгенерированной совокупности эллипсов берутся во внимание лишь те,
которые:
– не имеют слишком маленький радиус (относительно человеческого лица);
– не имеют большие расхождения между радиусами.
В итоге получаем прямоугольный фрагмент изображения, обведенный эллипсами.
Данная область может быть использована для обнаружения ошибок в наклоне
или повороте головы. Для того чтобы обнаружить лицо в произвольном положении,
требуется 360 / 20 = 18 поворотов изображения либо проанализировать направление
большей оси эллипса. Результаты исследований показали, что данная ось совпадает с
осью головы человека.
Принцип «эллипсного выделения» на основе алгоритма Viola-Jones можно
использовать и для обнаружения глаз.
Применение алгоритма Viola-Jones дает возможность многократного примене-
ния при обнаружении различных геометрических характеристик лица.
После определения основных характеристик устанавливаются маркеры точно-
сти, относительно которых происходит масштабирование изображения. Действия с
изображением лица происходят лишь при условии увеличения либо уменьшения
масштаба. При несоблюдении условий угла поворота головы (наклон или фронталь-
ный поворот) изменения цифрового изображения не поддерживаются.
Выводы
На основе вышеописанного алгоритма Viola-Jones было разработано програм-
мное средство, позволяющее проводить распознавание геометрических характери-
стик с целью приведения цифрового изображения к необходимому международному
стандарту ISO/IEC FCD 19794-5. Программный продукт обладает следующими
функциональными возможностями:
– анализа цветовой информации изображения;
– кластеризации областей «цвета кожи»;
Шрестха С.Н., Слюсаренко А.Г.
«Искусственный интеллект» 3’2009 626
10Ш
– анализа положения и размеров полученных кластеров;
– поиска человеческих лиц в предполагаемых кластерах «цвета кожи».
Использование в программе алгоритма Viola-Jones дает такие преимущества по
сравнению с другими алгоритмами распознавания:
– априорного знания о приблизительном размере лица для поиска на основании ана-
лиза цветовых характеристик и, следовательно, более низкого количества поисковых
окон, подлежащих обработке;
– априорного знания о наиболее вероятном наклоне лица к оси изображения и исклю-
чения необходимости проверять все 18 углов поворота.
Программное средство найдет широкое применение при подготовке цифровых
фото-снимков для использования в официальных документах в качестве биометри-
ческих данных о владельце.
Литература
1. Киви Б. Паспорт в дивный новый мир / Б. Киви // Компьютерра. – 2005. – № 16 (558).
2. Viola P. Robust Real Time Object Detection / P. Viola, M. Jones // IEEE ICCV Workshop Statistical and
Computational Theories of Vision. – 2001.
С.Н. Шрестха, А.Г. Слюсаренко
Рішення задачі підготовки і контролю цифрових фотознімків для біометричних документів
У статті наведений опис застосування алгоритму розпізнавання Viola-Jones для підготтовки цифрових
фотознімків із зображенням людського обличчя до міжнародного стандарту з використання фотознімків
як біометричної інформації
Статья поступила в редакцию 16.07.2009.
|