Распознавание лиц в толпе
Существуют различные методы, используемые в биометрических системах распознавания лица. Простейший метод заключается в измерении характеристик лица человека, такие как расстояние между глазами или положение рта относительно носа. Эти измерения кодируются и сохраняются в базе данных для последующего сравнения. Такой тип системы обычно используется в биометрических считывателях контроля доступа.
Второй метод - более сложный. В нем для получения изображения лица используются IP-видеокамеры наблюдения, которые могут предоставить как можно больше информации. Затем для создания набора данных программное обеспечение использует различные компьютерные алгоритмы, включая машинное обучение. Созданная база данных повышает надежность системы распознавания лиц. Для идентификации человека в толпе используется более сложный алгоритм.
Технология распознавания лица, используемая для идентификации человека в толпе, отличается от биометрических систем контроля доступа. Системы контроля доступа получают снимок лица в контролируемых условиях, ими используется сравнительно небольшая база данных.
Распознать человека в толпе намного сложнее. Уровень освещения может быть различным, тени могут изменять обнаруженные изображения, лица могут быть частично закрыты другими людьми и так далее.
Как работает 3D-распознавание лица
Трехмерное распознавание лица расширяет возможности традиционных методов распознавания лиц и идентификации личности в реальном времени. В одном из методов для создания 3D-модели лица используется несколько датчиков. Другой метод получает двумерное изображение лица, а затем преобразует его в трехмерное изображение. Этот метод менее затратный, но не менее надежный. Для получения изображений можно использовать стандартную IP-видеокамеру высокого разрешения. Высокопроизводительный алгоритм, используемый для 3D-идентификации, прекрасно справляется со своей задачей.
Усовершенствованная 3D-система распознавания лиц может идентифицировать людей, даже когда из-за движения происходит размытие. Система отменно работает, даже в тех случаях, когда лица закрыты объектами или другими людьми. Несколько человек требуют одновременного обнаружения и сопоставления с базой данных. Лица должны распознаваться даже при ухудшении качества из-за сжатия с потерями при передаче и хранении видео.
Интеграция системы IP-видеонаблюдения
IP-видеокамеры наблюдения можно использовать для распознавания лиц в толпе. Для максимальной производительности нужно поддерживать определенный уровень освещения. Если освещение нестабильно, лучше использовать видеокамеры с хорошим широким динамическим диапазоном (WDR).
Некоторые программные решения для управления системами видеонаблюдения (VMS) имеют опцию интеграции функции распознавания лиц. Пользователь может просмотреть записанное видео вместе с информацией об идентифицированном человеке.
Резюме
Распознавание лица в толпе - непростая задача. Системы 3D распознавания лиц - один из самых надежных способов распознавания лиц в толпе. Новые IP-видеокамеры наблюдения и программные алгоритмы способны с высокой степенью точности распознавать лица в толпе.
Источник kintronics.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко.
