Популярные методы обнаружения и распознавания лиц

Популярные методы обнаружения и распознавания лиц

Популярные методы обнаружения и распознавания лиц

Программное обеспечение \\ 27.05.2015 17:41 \\ Macroscop \\ Пермь

Современные технологии видеоанализа решают сложнейшие задачи, предоставляя удобный инструмент для обнаружения в режиме реального времени и поиска в архиве необходимых объектов по различным критериям: от размера и области присутствия в кадре до примет человека или его лица. Чем выше степень оригинальности поискового критерия, тем более точные результаты выдает программа.

Наиболее точные результаты предоставляет поиск по образцу (фотографии или изображению из архива) и поиск по лицам. О технологии поиска по приметам наша компания рассказывала в статье "Macroscop: быстрый поиск и перехват объектов по приметам", поэтому сейчас мы поговорим об алгоритмах, позволяющих детектировать и распознавать лица людей в кадре.

 

Обнаружение лиц - каскады Хаара

Задача обнаружения лиц изучается специалистами в области компьютерного зрения давно, и достигнутые в этом направлении результаты уже очень высоки. В данной статье я рассмотрю самый популярный на сегодня подход - детектирование лиц с использованием каскадов Хаара.

Каскады Хаара - наборы масок, прямоугольных окошек, каждое из которых представляет собой изображение с неким черно-белым узором (комбинацией черных и белых частей). Таких масок может быть неограниченное множество, сложность узоров может также разниться 

 

 

Алгоритм детектирования

Маски накладываются на разные части кадра, и с помощью этого наложения программа определяет, есть ли лицо. Наложение маски на определенную часть кадра дает числовое значение - результат свертки маски с кадром: программа складывает яркость всех пикселей изображения, попавших при наложении в белую часть маски, а также яркость всех пикселей, попавших в черную часть маски, затем вычисляет разность этих значений. Результат свертки сравнивается с пороговой величиной.

Популярность данного подхода определяется тем, что свертка вычисляется очень быстро и просто - достаточно выполнить всего три операции для каждого прямоугольного элемента маски.

 

Обучение детектора лиц

Изображения лица человека отличаются несколькими характерными особенностями:

1. С фронтальной точки зрения лицо имеет темные и светлые участки и зоны (темные - глаза, губы; светлые - лоб, щеки, подбородок).

2. Лица всех людей однотипны (они различны в деталях, но в общем изображения лиц людей одинаковы).

Это значит, что можно подобрать такой набор масок (каскад Хаара) и составить такой классификатор (алгоритм, определяющий тот или иной объект в кадре), который будет учитывать эти особенности и максимально точно сможет детектировать лицо.

В процессе подбора масок классификатор можно обучить для повышения точности детектирования. Для обучения и улучшения работы классификатора применяется алгоритм AdaBoost. Создается обучающая выборка, состоящая из большого количества фотографий с изображениями лиц, и по очереди применяется каждая из масок классификатора.

 

Масок может быть также огромное количество с различными вариациями бело-черных узоров. Каждая маска при свертке дает определенное значение. Если это значение выше пороговой величины, то в кадре присутствует лицо. Наряду с положительной обучающей выборкой, содержащей изображения лиц, создается отрицательная выборка, на фотографиях которой лиц нет. На этой выборке тоже проходит обучение классификатора, но в этом случае свертка должна выдавать значение меньше пороговой величины.

 

Если на какой-либо фотографии выборки одна маска ошиблась, то вес (важность) этой фотографии для других масок увеличивается.


По результатам свертки с положительной и отрицательной выборкой маска попадает в каскад классификатора с некоторым коэффициентом, учитывающим погрешность детектирования маской лиц и вес фотографий выборки, на которых маска не ошиблась. Модуль обнаружения лиц сравнивает сумму сверток всех масок каскада классификатора с учетом их коэффициентов погрешности с пороговой величиной. Если сумма больше порога, детектор выдает сигнал о присутствии лица в кадре.


Чаще всего выборка содержит кадры с изображениями лиц анфас, поэтому и детектируются на видео лучше всего лица при таком расположении. Однако классификатор можно обучить детектировать лица в разных положениях, создавая соответствующие выборки.


Распознавание лиц - особые точки и 3D-модели

Существует несколько алгоритмов, применяемых для распознавания лиц людей. Под распознаванием понимается сравнение продетектированного в кадре лица с эталонным изображением в базе.

 

Работа с 2D-изображениями

Наиболее часто используемый алгоритм работает с особыми точками лица и расстояниями между ними. Эти точки и расстояния уникальны, поэтому сравнивая их с соответствующими точками и расстояниями эталонов в базе данных, можно сделать вывод, соответствует ли человек в кадре человеку на фотографии. Вычисляется мера схожести лица в кадре и эталонов в базе, и данные наиболее похожего изображения выдаются оператору.

 

Данный метод позволяет идентифицировать изображения лиц людей анфас, в высоком разрешении, без засветки. Чувствительность алгоритма к поворотам и наклонам головы, мимике, освещению высока, поэтому он не подходит для распознавания людей в неорганизованных потоках (в толпе, на улице и т.п.). Применение данный метод находит на объектах, требующих учета и контроля доступа людей (проходные, КПП предприятий, заводов, государственных учреждений) и часто работает в связке со СКУД.

 

Построение 3D-моделей

Существуют методы, решающие проблему строгих требований к изображению лица в кадре с помощью построения 3D-моделей. Метод требует установки нескольких специальных стереокамер, синхронизированных между собой. При появлении в зоне наблюдения человека камеры делают серию снимков с разных ракурсов. Затем строится 3D-модель лица человека и также проводится работа с особыми точками и расстояниями между ними. Дальнейшее сравнение с эталонной базой лиц ведется по аналогии с методом, описанным выше.

 

Решение конкретных задач

На сегодня одним из основных методов детектирования лиц в кадре является метод, использующий каскады Хаара. Чаще всего высокая точность обнаружения достигается для лиц, изображения которых попали в кадр анфас, при этом в общем случае классификатор метода можно обучить детектированию изображений лиц в других положениях.

Для распознавания людей используются разные технологии и алгоритмы, предъявляющие различные требования к изображениям лиц, идентифицируемых в кадре.

 

Автор: Александр Коробков, главный архитектор компании Macroscop

Опубликована в журнале «Системы Безопасности»№2, 2014 


Статьи Программное обеспечение

Что необходимо массовому NVR?

Что необходимо массовому NVR?

Программное обеспечение \\ 29.07.2015 14:16 \\ Macroscop \\ Комментарии()

За последние несколько лет популярность сетевых видеорегистраторов (NVR) существенно выросла. Конкуренция между готовыми программно-аппаратными комплексами NVR и решениями на основе программного обеспечения становится все острее.

Отслеживание объектов в видеопотоке. Методы построения траекторий

Отслеживание объектов в видеопотоке. Методы построения траекторий

Программное обеспечение \\ 20.07.2015 14:44 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Среди наиболее перспективных функций видеоанализа является отслеживание перемещений объектов - трекинг. Рассмотрим как алгоритмы построения траекторий по одной камере, так и технологии, позволяющие получить более общую, связную информацию по нескольким камерам системы.

Технологии подсчета посетителей в коммерческих интересах

Технологии подсчета посетителей в коммерческих интересах

Программное обеспечение \\ 23.06.2015 09:52 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Данные о трафике посетителей могут являться основанием для проведения маркетинговых мероприятий и оценки качества работы персонала, позволяют оптимизировать распределение ресурсов предприятия, а также полезны для оперативного принятия прочих управленческих решений.

Эффект толпы, или детектирование скопления людей в городе

Эффект толпы, или детектирование скопления людей в городе

Программное обеспечение \\ 26.05.2015 10:16 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Модуль подсчета людей в скоплениях (детектор толпы) выступает важным инструментом обеспечения безопасности и порядка на улицах, площадях, вокзалах. Администратор системы видеонаблюдения задает пороговое значение, при превышении которого данное количество людей в данной области кадра будет считаться скоплением, а система - выдавать предупреждение.

Метод сжатия сигнала H.265 отражает новый этап в развитии IP-видеонаблюдения

Метод сжатия сигнала H.265 отражает новый этап в развитии IP-видеонаблюдения

Программное обеспечение \\ 14.03.2014 13:57 \\ Айрон-Рус \\ Комментарии()

Статья о новом алгоритме сжатия H.265. Кодек демонстрирует отличный прирост в 40% без потери качественных показателей.

Отраслевые решения MACROSCOP: теория и практика

Отраслевые решения MACROSCOP: теория и практика

Программное обеспечение \\ 14.12.2012 09:57 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Начиная с 2010 года, технологии MACROSCOP успешно применяются Сбербанком РФ, Агропромбанком, Московским ювелирным заводом, Лукойлом, Ростелекомом, LG-Electronics и сотнями других компаний России. Практика использования решений MACROSCOP для любой сферы и отрасли.

Как снизить затраты на серверы для системы IP-видеонаблюдения?

Как снизить затраты на серверы для системы IP-видеонаблюдения?

Программное обеспечение \\ 05.12.2012 11:11 \\ Macroscop \\ Комментарии()

Одно из главных препятствий на пути использования систем IP-видеонаблюдения - высокая стоимость. Разработчики ПО для IP-камер MACROSCOP реализовали алгоритмы, которые позволяют обрабатывать в 4 раза больше данных, не наращивая вычислительной мощности.

USB универсальный хост контроллер – важный аппаратный компонент

USB универсальный хост контроллер – важный аппаратный компонент

Программное обеспечение \\ 21.05.2010 14:19 \\ Комментарии()

Для надёжной работы интерфейса USB требуется наличие специальной аппаратной программы. Стандартный usb хост контроллер драйвер – одна из таких программ

Виды вредоносных программ

Виды вредоносных программ

Программное обеспечение \\ 19.04.2010 16:35 \\ Комментарии()

Трудно найти современного человека, который бы не пользовался электронной почтой и другими Интернет-ресурсами, а значит, не подвергался бы угрозе атак вредоносных программ. Рассмотрим основные виды вредоносных программ.

Кратко о новых антивирусных программах и понятие «лёгкий антивирус»

Кратко о новых антивирусных программах и понятие «лёгкий антивирус»

Программное обеспечение \\ 14.04.2010 14:06 \\ Комментарии()

В условиях постоянной угрозы информационной безопасности, каждый пользователь должен располагать актуальной информацией о том, какие новые антивирусные программы были выпущены в последнее время, какими они обладают преимуществами. 

Книги

Системы охранной, пожарной и охранно-пожарной сигнализации

ISBN: 978-5-7695-6218-1
Год: 2010 (май)
Страниц: 512

 

 

Учебное пособие представляет собой 5-е издание, дополненное и переработанное. Книга незаменима при обучении специалистов по монтажу любых видов сигнализаций: пожарных, охранных и охранно-пожарных. Представлены также общие сведения об организации охраны на объекте.

Технические средства охраны

Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения

ISBN: 978-5-9912-0025-7
Год: 2008
Страниц: 496

 

Учебное пособие поможет при прохождении теоретических курсов специалистами в области охраны. Здесь есть всё об эксплуатации технических средств охраны. Это второе, дополненное издание, созданное на основе лекций.

Технические средства охраны

Системы контроля и управления доступом

Год: 2010
Страниц: 272

 

Книга адресована широкому кругу лиц, занятых в области службы безопасности на различного уровня объектах. Прилагается перечень нормативных материалов.

 

Технические средства охраны

вверх