Принципы построения и преимущества системы 3D-распознавания лиц
14.11.2008
| Распознавание объектов, попадающих в поле зрения систем видеонаблюдения, - важная и достаточно сложная задача. С недавних пор специалисты различных компаний данной отрасли развивают перспективную технологию - распознавание объекта по его трехмерной модели, для краткости именуемое 3D-распознаванием. Принципы построения систем распознавания, применимы к самым разным типам объектов. Такие объекты у тех, кто занимается распознаванием, принято называть "объектами интереса". Наиболее востребованные из них - человек и автомобиль. Одним из сложных, но перспективных типов объектов для распознавания является лицо человека, выделяемое из панорамного изображения. Работая над развитием технологий распознавания лица, инженеры пришли к выводу, что если вместо двумерного изображения используются реконструированные трехмерные (3D-) модели объектов, то достигается принципиально более высокая точность распознавания. При наличии исходных 3D-моделей лиц в трехмерном распознавании вероятность ошибок значительно уменьшается по сравнению с двумерным распознаванием. Существенно снижаются требования к ракурсу, в котором снят объект. Достоверность двумерного распознавания катастрофически падает при повороте головы на 15 градусов вправо, влево, вверх или вниз. При 3D-распознавании допустимый угол отклонения головы от фронтального ракурса может достигать 45 градусов. Если полученная по изображению модель и хранящееся в базе данных эталонное изображение получены в разных ракурсах, то можно повернуть модель программными средствами. Помимо всего прочего, можно повернуть объект и привести его к виду "в фас" для последующего распознавания стандартными двумерными алгоритмами. Новые возможности для решения фундаментальных проблем распознавания дает расстановка параметрических точек. На трехмерной модели она делается быстро и очень эффективно. Точки имеют не двумерные координаты, а трехмерные, их расстановка производится с высокой точностью и быстро - комплекс из 68 антропологических точек расставляется за доли секунды. 3D-распознавание не требует фиксации человека, он может быть снят на ходу. Глубина и ширина зоны, которая должна находиться под контролем синхронизированных телекамер, - несколько метров. Следовательно, захват лиц может проводиться на открытой местности, в людском потоке. Открываются широкие возможности по применению распознавания на улицах города, на вокзалах, в торговых центрах и т.д. Основной залог успеха системы 3D-распознавания, как, впрочем, и распознавания двумерного, - качество получаемого изображения. Для эффективного распознавания необходимо передать большой массив информации на сервер, который отведен для этой процедуры. Сжатие передаваемого изображения недопустимо. Уже после распознавания изображение можно компрессировать, чтобы записывать его для последующего просмотра человеком. Правильное использование объектива также очень важно. Большинство объективов ухудшают изображение на этапе его получения. Они вносят массу различных оптических искажений: асферическую аберрацию, хроматическую аберрацию, дисторсию. Если объектив используется для работы в условиях неконтролируемого освещения, то, например, летним днем освещенность объекта может достигать 100 000 лк, а ночью падать до 1 лк, т.е. изменяться на 5 порядков. Чтобы обеспечить работу в таком огромном динамическом диапазоне, нужно уменьшать диафрагму, т.е. относительное отверстие, через которое проходит световой поток, а также применять моторизованное управление объективом. Таким образом, 3D-распознавание позволяет вести мониторинг людского потока, строить трехмерные модели их лиц, сравнивать их с базой. Кроме того, можно отслеживать перемещение по городу отдельных людей, не занесенных пока ни в какие базы, без их идентификации, с целью анализа их поведения и выявления в нем подозрительных признаков. Перечисленные выше технологии в данный момент уже работают. Распознавание лиц входит составной частью в уже работающий единый комплекс безопасности масштаба города-"миллионника", который построен в Уфе. На очереди - Ростов-на-Дону. |
|
| 14 ноября 2008 | Источник: Security NEWS |
