Основные методы для разработки машинного зрения
Современные системы распознавания лица основаны на трехмерном (3D) распознавании лиц. Разработкой систем трехмерного распознавания лиц занимаются около десяти ведущих мировых ИТ-компаний, в том числе и из России.
Рассмотрим базовые принципы распознавания образов или объектов.
При распознавании лиц в 3D используется множество сложных алгоритмов. Эффективность работы алгоритмов, зависит от условий их применения. Процедура сканирования составляет несколько секунд. В этот момент лицо может быть повернуто относительно камеры, что вынуждает систему компенсировать движение и формировать проекцию лица с четким выделением черт, контуров бровей, глаз, носа, скул и др. Затем система определяет точки и измеряет расстояние между ними. Математическое моделирование формирует шаблон, который составляется из таких неизменных характеристик, как глубина глазных впадин, форма черепа, надбровных дуг, высота и ширина скул и других ярко выраженных особенностей, благодаря этому система сможет распознать лицо даже при наличии очков, бороды, шрамов, головного убора и т.д. Для построения шаблона используется от 12 до 40 особенностей лица и головы пользователя.
Существующие алгоритмы обнаружения лиц можно разбить на четыре категории:
эмпирический метод;
метод характерных инвариантных признаков;
распознавание с помощью шаблонов, заданных разработчиком;
метод обнаружения по внешним признакам, обучающиеся системы.
Наиболее распространенным методом решения задач распознавания лица на изображении является метод искусственных нейронных сетей. Искусственная нейронная сеть (ИНС) — это математическая модель, представляющая собой систему соединённых и взаимодействующих между собой нейронов. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей (синапсов) между нейронами по одному из выбранному алгоритму.
Чтобы система эффективно работала ее надо обучить распознавать лица. Одним из перспективных, в плане высокой производительности и низкой частоты ложных срабатываний, и с большим процентом верных обнаружений лиц выглядит метод Виолы-Джонса. Основные принципы, на которых основан метод:
- используются изображения в интегральном представлении, что позволяет вычислять быстро необходимые объекты;
- используются признаки Хаара, с помощью которых происходит поиск нужного объекта (в данном контексте, лица и его черт);
- используется бустинг (от англ. boost — улучшение, усиление) для выбора наиболее подходящих признаков для искомого объекта на данной части изображения;
- все признаки поступают на вход классификатора, который даёт результат «верно» либо «ложь»;
- используются каскады признаков для быстрого отбрасывания окон, где не найдено лицо.
Таким образом при грамотном использовании всех методик и способов можно добиться уверенности в том, что в будущем технологии идентификации личности станут абсолютно повсеместным явлением с 100% идентифицирующим результатом.
Корпорация Триол является компанией-разработчиком программы TEasier для идентификации пользователя по внешности, обеспечивая защиту от несанкционированного входа в учетную запись ПК.