Визначення облич у порівнянні з їх розпізнаванням
При розпізнаванні облич анонімно аналізуються характерні ознаки зображень людського обличчя, що вводяться через цифрову відеокамеру. Робляться обміри загальної будови обличчя, включно з відстанями між очима, носом та ротом і краями щелеп. Ці параметри зберігаються у базі даних і використовуються для порівнянь, коли споживач стоїть перед камерою.
Визначення облич являє собою комп’ютерну технологію, що ідентифікує людські обличчя і порівнює їх з обличчями у базі даних. Вона використовується у біометрії, нерідко як частина системи розпізнавання облич (або разом з нею).
Для чого використовувати систему порівняння біометричних даних у торгівельних центрах, і які це дає вигоди?
Принцип простий – кожна камера формує відеопотік у реальному часі
1. Відеопотік аналізується в реальному часі так званою станцією слідкування на предмет видимості людських облич.
2. Разом із інформацією про час і місцезнаходження отримане зображення обличчя людини надсилається на станцію списку спостереження для перевірки.
3. Станція списку спостереження має доступ до набору зображень облич підозрілих осіб, так званого списку спостереження, і порівнює кожне зображення обличчя, що надходить, із цим списком спостереження.
4. У випадку збігу піднімається тривога, а під’єднані монітори попереджень, за якими сидять працівники служби безпеки, отримають і покажуть ці сигнали тривоги.
5. Тракт обробки інформації може сприйматися як послідовний фільтр, який спершу відфільтровує всіх осіб, обличчя яких легко розрізняються, а потім уже тих конкретних осіб, що відомі як підозрілі.
1. Вхідний відеопотік декодується, а кадри видобуваються для обробки. Для зручності користувача всі кадри мітяться позначкою часу і встановленим ідентифікатором камери.
2. Так часто, як це передбачено конфігурацією і дозволяють обчислювальні ресурси, кадри ретельно аналізуватимуться на предмет місцезнаходження облич. Місцеположення і кут повороту обличчя визначаються через оцінювання положень обох очей.
3. На основі приблизної оцінки положень очей аналізується найближче оточення для визначення найвірогідніших положень очей, і ці положення і будуть результатом на виході.
4. У справі слідкування важливим є визначення точного місцеположення. Положення очей встановлюються або завдяки визначенню положення шукачем облич, або через розрахунок на основі попереднього кадру. Завдяки такому підходові визначаються розрахунок часу і швидкість руху об’єкта.
5. Знайдене обличчя вирізається з оригінального кадру, зводиться до певного масштабу і за потреби зводиться до розмірів 128 х 128 пікселів та перетворюється на чорно-біле зображення. Результат називається нормалізованим зображенням обличчя.
6. Оскільки ті люди, що рухаються повз камеру дуже повільно, неодноразово з’являтимуться у послідовному ряді кадрів, немає необхідності засмічувати мережу і станцію списку спостереження усіма знайденими даними. Фільтр даних потурбується про те, щоб відібрати лише найбільш помітні нормалізовані зображення, тобто найбільш придатні для розпізнавання облич нормалізовані зображення.
6. Оскільки ті люди, що рухаються повз камеру дуже повільно, неодноразово з’являтимуться у послідовному ряді кадрів, немає необхідності засмічувати мережу і станцію списку спостереження усіма знайденими даними. Фільтр даних потурбується про те, щоб відібрати лише найбільш помітні нормалізовані зображення, тобто найбільш придатні для розпізнавання облич нормалізовані зображення.
Станція списку спостереження
Станція списку спостереження перевіряє, чи отримані об’єкти, тобто нормалізовані зображення облич, збігаються з одним із облич, занесених до списку спостереження. Станція слідкування виявляє обличчя за їх появою у просторі (ідентифікатор камери і місцеположення у кадрі) і часі (часова позначка), у той час як станція списку спостереження формує сигнал тривоги у випадку збігу з особою, внесеною до списку спостереження. Станція списку спостереження є центральною станцією і має слугувати для масштабування та володіти стійкістю і високою готовністю.
Схема на стор. 10 оригіналу
1. Пристрій кодування;
2. Пристрій порівняння.
1. Вхідні нормалізовані зображення ставляться в чергу на кодування, завдяки чому жодні ресурси не блокуються.
2. Пристрої кодування формують біометричний образ на основі отриманого «нормалізованого зображення обличчя».
3. Образи даних ставляться в чергу на порівняння зі списком порівняння.
4. Група пристроїв порівняння порівнює образ даних з відповідною групою або підгрупою у списку спостереження (під час занесення до списку спостереження створюються контрольні образи).
Проблеми визначення облич
-- неконтрольовані та бездоглядні середовища з неконтактними клієнтами;
-- видимість протягом короткого періоду часу (частку секунди);
-- обличчя займає лише незначну частину зображення з камери прямої трансляції;
-- обличчя з’являються у різноманітних положеннях, що не сприяють їх розпізнаванню;
-- умови освітленості мінливі і не завжди можуть бути сталими;
-- людина може бути в капелюсі, темних окулярах від сонця.
Рішення, яке ми пропонуємо
Розпізнавання облич у неконтрольованих і бездоглядних середовищах з неконтактними клієнтами є найскладнішою проблемою визначення облич. Технологія нашої корпорації постійно поліпшується, аби впоратися з цими важкими варіантами розвитку подій.
-- ми застосовуємо ефективні засоби управління камерами у випадку важких умов освітленості;
-- організуємо слідкування через мінімальні й максимальні розміри обличчя відносно ширини кадру;
-- конфігуруємо численні відеоканали в автономному режимі за частотою кадрів, розділенням, інтерфейсом тощо;
-- контролюємо усі з’єднані відеопотоки через мережу.
Процес
Схема на стор. 13 оригіналу
1) IP-камера;
2) Однорангова камера COTS GigE;
3) Груповий контролер;
4) Станція слідкування;
5) Черговий пункт: показує сигнали тривоги, показує реальне відео і відеозаписи у випадку сигналів тривоги;
6) Цифровий відеозаписувальний пристрій.
Технологія
Алгоритми корпорації налаштовані на роботу з:
? частково загородженими обличчями;
? бородами і змінами в зачісках;
? окулярами (окрім сонцезахисних, що відбивають світло);
? змінами в освітленості;
? шумом в зображенні;
? малими обличчями (мала піксельна відстань між очима);
? невиразними зображеннями;
? відхиленнями у поставі;
? малим динамічним діапазоном контрасту у зоні обличчя.
Технічні вимоги
Мінімальні вимоги до зображення для розпізнавання облич
? чітке зображення;
? одне обличчя має бути повністю видимим на зображенні;
? відстань між зіницями більше за 32 пікселі;
? принаймні 64 відтінки сірого в межах зображення обличчя.
Біометричні характеристики
? налаштовуване порогове значення;
? оцінка якості зображення сфокусована на даних про обличчя;
? на вимогу – налаштовувана перевірка якості зразка.
Опис системи розпізнавання облич
? Негайне відстеження, розпізнавання і аналізування людини у потоках реального відео або відеоматеріалах;
? Збереження і перегляд потоку облич для кожної окремої появи за період часу;
? Застосування анонімного розпізнавання облич для обчислення аналітичних даних про людей і водночас захист таємниці приватного життя;
? Отримання відомостей у реальному часі, коли трапляється певна подія;
? Уточнення, перегляд і експорт статистичних даних про переміщення людей, демографічні дані про клієнтів та їхню поведінку.
Процес розпізнавання облич
Наступний чотирифазовий процес ілюструє те, як функціонують біометричні системи:
? Фіксація – фізичний або поведінковий зразок фіксується системою під час запису зразків біометричних даних;
? Виділення – індивідуальні дані виділяються зі зразка, і створюється образ;
? Порівняння – образ після цього порівнюється з новим зразком;
? Перевірка збігу – потім система вирішує, чи ознаки, виділені з нового зразка, збігаються чи ні.
Прикладні програми для системи розпізнавання облич
Безпека
? Відстежують місця громадського або приватного користування, як от торгівельні центри, аеропорти, казино, лікарні та банки і розпізнають відомих людей.
Розпізнавання уповноваженого персоналу, дуже важливих осіб або постійних відвідувачів
? Надають доступ до закритих зон;
? Попереджають персонал про необхідність забезпечення особливого режиму для цінних клієнтів.
Аналітичні дані про людей/бізнес-аналітика
? Використовують анонімні демографічні дані для інтелектуальних вказівників, маркетингових кампаній та інших оперативних рішень;
? Аналізують схеми організації руху і періоди зміни внутрішнього оформлення або розміщення реклами.
Переміщення людей
? Використовують анонімне розпізнавання по обличчю для оцінювання скупчення людей у конкретному місці;
? Попереджають працівників служби безпеки, регулюють дорожній рух і поліпшують якість обслуговування клієнтів.
1) Скільки їй років?
2) Коли його востаннє бачили?
3) Чи цей цінний клієнт Бен Купер?
Загальні характерні особливості
? зберігає послідовність відеокадрів потоку облич з високим розділенням кожної появи перед камерою;
? ідентифікує усі появи, порівнюючи відмітні риси;
? анонімне розпізнавання облич може бути знаряддям для отримання аналітичних даних про людей, інтелектуальних вказівників або прикладних програм щодо потоку людей;
? сигнали й статистичні дані надсилаються на мобільні пристрої;
? використовує найновіший алгоритм розпізнавання облич;
? забезпечує чіткий графічний інтерфейс користувача одноразовими спливаючими дисплеями для перегляду подробиць даних і потоків живого відео;
? підтримує інтерактивне і пакетне введення зображення у бази даних;
? працює як окреме рішення або входить до складу інших систем спостереження або пристроїв цифрового відеозапису.
Детектори подій та дисплеї події у реальному часі
Пристрій FaceVACS для відеосканування встановлюється разом із каталогом, який містить вбудовані детектори подій, а користувальні події можуть також створюватися за допомогою каталогу, визначеного користувачем. Прикладна програма показує і може посилати сигнали з мобільних пристроїв, наприклад, якщо:
? особа відповідає зображенню обличчя людини у колекції;
? особа відповідає конкретним критеріям (напр., жінка, європейка віком 20 – 30 років);
? особа відповідає зображенню обличчя людини у колекції, і її видно без особи в другій колекції;
? особа відвідує сайт більше n числа разів упродовж останнього обраного періоду.
Прикладна програма дає користувачам можливість задавати параметри події і виводити на дисплей, наприклад:
? назву конкретної події (напр., назву лікарні);
? тривалість і частотність конкретної події;
? зони, дотичні до події.
Статистика, потоки живого відео і пристрої мобільного зв’язку
Статистика
? прикладна програма дозволяє користувачам конфігурувати і відображати дані, наприклад:
? підраховувати людей, що відвідують сайт за конкретний період часу;
? підраховувати відвідини на предмет тривалості відвідин;
? дізнаватися про середній час транзиту щодо останніх обраних відвідин;
? набути уявлення про вікові групи, відвідувачів чоловічої та жіночої статей або етнічні групи.
Потоки живого відео
? функція, що показує трансляції (в окремому вікні або в тому самому інтерфейсі);
? підтримує необмежені перегляди потоку.
Пристрої мобільного зв’язку
? користувачі можуть встановлювати й отримувати сигнали на свої телефони і планшети.
Версії
Виходячи з вимог клієнтів, ми пропонуємо версії продуктів у трьох прикладних галузях:
|
СТАТИСТИЧНА |
АНАЛІТИКА |
ДОСЛІДЖЕННЯ |
|
Випадки застосування включають: |
||
|
аналіз демографічних даних про відвідувачів |
безпека і робота з клієнтами |
аналіз схем організації руху |
|
інтелектуальні вказівники |
підрахунок відвідувачів в усіх численних областях |
|
|
підрахунок відвідувачів (за винятком штатних працівників або інших людей) |
управління потоком людей |
|
|
Версії включають: |
||
|
Статистичні каталоги з: |
Аналітичні каталоги з: |
Аналітичні каталоги плюс: |
|
відвідання людьми, що відповідають критеріям, виключеним із колекції |
напр., скупченням людей, залишеними без догляду людьми, транзитом |
подія-побачення, передові інструменти дослідження |
|
обумовлена статистика |
каталогом подій |
каталог користувальних подій |
Технологія
Наша технологія FaceVACS дає найвищі показники у розпізнаванні облич. Наші алгоритми розробляються, щоб працювати з:
Технологія FaceVACS постійно удосконалюється, аби сміливо зустрічати всі непрості варіанти розвитку подій.
Наступні кроки
Аби корпорація надавала докладнішу інформацію, якої могли б потребувати клієнти, забезпечувати таку інформацію:
Чому це саме для вас?
Система:
Має такі переваги:
Онлайнова перевірка присутності персоналу на робочому місці
M2.C CHECK є ще одним продуктом із серії IQ SOFTWARES, розроблений компанією Mark2 Corporation Czech a.s.
Корпорація впроваджує унікальне рішення, яке дієво перевіряє присутність персоналу на робочому місці, залишаючи експлуатаційні витрати на низькому рівні.
M2.C CHECK являє собою оригінальним системним рішенням компанії Mark2 Corporation Czech a.s.
Комплексна система включає термінали, ідентифікаційні картки і необхідні програмні пристосування.
Мобільний телефон, в якому використовується технологія NFC (зв’язку на невеликих відстанях) замінює стандартний термінал . Безконтактні смарт-карти ідентифікує користувачів системи через мітку радіочастотної ідентифікації (RFID).
Передання даних здійснюється через Інтернет з терміналом, під’єднаним через GPRS або WI-FI.
Основні особливості системи
Основні переваги M2.C CHECK