Компанія Fujitsu оголосила, що розробила першу в галузі технологію, яка забезпечує дуже точне виявлення рухів людей і яка може розпізнавати людей на зображеннях низької роздільної здатності, на яких неможливо ідентифікувати обличчя.

Fujitsu Laboratories розробила технологію, яка, навіть якщо обличчя людей не можуть бути розпізнані, витягує декілька характерних рис особистості, тим самим роблячи можливим виявлення руху людини з високою ступінню точності. Вона дозволяє виявити людей на відео з достатньо низькою роздільною здатністю, тим самим пом'якшити занепокоєння з приводу конфіденційності їхнього особистого життя.

Подробиці цієї технології були представлені на конференції в Японії, яка присвячена комп'ютерному зору, яка проводилася 6 березня в Університеті Тохоку.

Підстава

Останніми роками дані про пересування людей всередині об'єкту або на вулицях міста почали використовуватися магазинами, наприклад, з метою оптимізації вибору місцезнаходження магазина, розміщення товарів або розміщення персоналу всередині магазину, для покращення обслуговування клієнтів. Існують певні очікування з приводу використання даних про пішохідні потоки у містах для оптимізації роботи систем громадського транспорту, а також ефективної евакуації у надзвичайних ситуаціях.

Проблеми

У випадку, якщо відеозображення, отримані з допомогою відеокамер спостереження, встановлених на міських вулицях або в торгових об'єктах, використовуються для розпізнавання рухів людей, необхідно прийняти до уваги нюанси, які стосуються недоторканності приватного життя людей, чиї рухи записуються. З покращенням роздільної здатності відеокамер спостереження стало можливим розпізнавання облич людей, у зв'язку з чим, у свою чергу, виникли питання відносно конфіденційності. Багатьох людей непокоїть ситуація, коли треті особи отримують інформацію про їхні пересування і знають, що людина робила в конкретний момент часу і у конкретному місці.

Як правило, для витягу інформації про пересування людей використовувалися наступні технології:

  1. Виявлення людини: визначити на зображенні форму тіла людини.

  2. Виявлення відповідності: з допомогою декількох відеокамер спостереження визначити, чи є людина, виявлена однією камерою, тією ж особою, яка була виявлена іншими відеокамерами.

Через те, що ці технології використовують інформацію, пов'язану з розпізнаванням обличчя людини, його комплекції, статі та інших особистісних характеристик, для того щоб визначити, чи та саме ця людина, вона ідентифікується, в результаті чого відео вже стає непридатним для використання внаслідок порушення права людини на особисте життя.

Про технології

Використовуючи характеристики, спільні для всіх людей, Fujitsu Laboratories розробила технологію розпізнавання людини, яка визначає форми тіла на зображеннях з низькою роздільною здатністю і визначає, чи та це людина, грунтуючись на кольорах одягу. Основні особливості технології:

1. Виявлення людини з допомогою зображень із низькою роздільною здатністю.

Спеціалісти Fujitsu Laboratories акцентували увагу на тому, що навіть у зображеннях із низькою роздільною здатністю голова є відмінною характеристикою людини і не залежить від пози людини або кута, з якого її знімають. Незалежно від того, дивитися зпереду, ззаду, зліва чи справа, встановлені характеристики готові будуть мати еліптичну форму і знаходиться у верхній частині тіла людини - це умова, яка зберігається навіть у зображеннях із низькою роздільною здатністю.

Сам процес виявлення полягає в наступному:

  1. Фокусування на характеристиках форми голови на вихідному зображенні.

  2. Через виявлення безлічі подібних форм, форма тулуба нижче голови дозволяє точно виявити людей навіть на зображеннях із низькою роздільною здатністю.

  3. Грунтуючись на зображенні людей, виявлених на етапі 2, визначається їхня відносна близькість до відеокамери спостереження, починаючи з найближче розташованої людини. Далі компенсується зображення частково затінених областей тіл людей, які знаходяться далі. Це дозволяє точно виявити навіть людей, яких частково закривають інші люди.

Ця технологія може самостійно розпізнавати голови і торси декількох людей, які частково закривають одне одного.

2. Підтвердження відповідності облич на зображеннях з низькою роздільною здатністю з допомогою кольору одягу.

Колір може бути визначено незалежно від роздільної здатності, але, як правило, у зображеннях із низькою роздільною здатністю кольори дрібних деталей ковтаються і зміщуються з кольорами, які прилягають до них, що робить гарне виявлення неможливим. Відбираючи тільки відмінні кольори одягу людини, Fujitsu Laboratories виконує надійне визначення відповідності облич із використанням зображень із низькою роздільною здатністю.

Результати

До сих пір було важко виконувати виявлення людини і її відповідності із зображеннями з низькою роздільною здатністю, отриманими з допомогою інших відеокамер спостереження, в яких обличчя людини не може бути ідентифіковане, але з використанням технології, розробленої в Fujitsu Laboratories, ситуація кардинальним чином змінюється. Були проведені випробування, за яких з допомогою нової технології вдалося виявити у потоці, що рухається 80% людей.

В результаті, для того, щоб покращити якість обслуговування клієнтів шляхом організації рекламних кампаній або керуючи роботою персоналу в магазині, можна використовувати зображення відеокамер спостереження, які не ідентифікують облич.

Плани на майбутнє

Fujitsu Laboratories планує провести ще ряд тестів, щоб покращити точність виявлення, і перейти до етапу комерційної реалізації вже у 2015 році.

Джерело www.asmag.com. Переклад статті виконала адміністратор сайту Олена Пономаренко.