Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица



Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица
Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица
Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица
Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица

 


Владельцы патента RU 2613852:

Хомяков Юрий Николаевич (RU)

Изобретение относится к автоматике и вычислительной техники и применимо в системах управления доступом и системах автоматической идентификации и верификации человека по изображению лица. Техническим результатом является уменьшение ошибок и времени на распознавание изображения лица человека. Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица содержит этапы формирования идентичных по размерам и расположению в кадре изображений распознаваемого лица в видимом и ИК свете, определения по ИК изображению координат центров зрачков глаз, вписывания цветного изображения по найденным координатам центров зрачков в эталонный кадр, преобразования цветного изображения в полутоновое и вычисления изображений интенсивности и направлений градиента яркости с формированием трех изображений распознаваемого лица: бинарного изображения интенсивности градиента яркости, полутонового изображения направлений градиента яркости и пастеризованного цветного изображения, по суммарному соответствию которых эталонным изображениям в базе данных принимается решение о идентификации. 9 ил.

 

Заявляемый способ относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использован в системах искусственного интеллекта: системах контроля и управления доступом (СКУД) и робототехнических системах автоматической идентификации и верификации человека по изображению лица (системах контроля удостоверения личности, информационной безопасности и др).

В этих системах контролируемые условия получения изображения (освещенность, задний фон), фиксация изображения лица человека анфас существенно упрощают процедуру идентификации.

Известен патент РФ №2295152, кл. G06K 9/00 "Способ распознавания лица человека по видеоизображению", по которому производят поиск лица человека в кадре, нормируют его параметры, формируют вектор входного изображения (Р1), загружают из базы данных для сравнения вектора (Р2), разбивают изображения на блоки (8×8), осуществляют первичный поиск по совпадению блоков, осуществляют вторичный поиск, на основе чего принимают решение о распознавании.

Недостатком данного способа является большой объем вычислений и, как следствие, низкая оперативность метода, а также ошибки распознавания.

Известен патент РФ №2297039, кл. G06K 9/62, "Способ распознавания сложного графического объекта", в котором изображения всех эталонных объектов разбивают на пересекающиеся доменные блоки, а изображение распознаваемого объекта разбивают на непересекающиеся ранговые блоки, размер которых меньше доменных блоков, производят поиск наилучшего сопоставления всех ранговых блоков анализируемого изображения и доменных блоков всех эталонных изображений с использованием сжимающих аффинных преобразований.

Недостатком данного способа является также большой объем вычислений при распознавании.

Известен патент США №7,869,657, кл. G06K 9/68 "System and method for comparing images using an edit distance", по которому вводится понятие подобия (расстояния редактирования) сравниваемых изображений с использованием результатов соответствия частей одного изображения другому. Для вычисления подобия распознаваемый объект делится на блоки пикселей и им находится соответствие в сравниваемом изображении. По результатам анализа минимального расстояния редактирования между изображением неизвестного объекта и набора эталонных изображений принимается решение о распознавании.

Недостатком данного способа является очень большой объем вычислений и, как следствие, низкая оперативность метода.

Наиболее близким по своей технической сущности к заявляемому изобретению является патент №2431191, кл. G06K 9/00, заявленный 27.01.2009 "Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица". Этот способ включает поиск лица человека в кадре, выравнивание яркости и цветности изображения. Далее формируется вектор входного изображения путем фильтрации и бинаризации, изображение масштабируется до заданного размера по экстремумам интегральных проекций, выполняется сегментирование областей изображения по связности, вычисляются вектора геометрических характеристик сегментированных областей и формируется интегральный индекс, по которому выполняется распознавание.

Недостатком этого способа является невысокая точность распознавания из-за ошибок масштабирования по экстремумам интегральных проекций, учет при распознавании только вычисляемых интегральных геометрических характеристик сегментированных областей бинарного изображения. При распознавании не учитывается информация о цветовых параметрах изображения лица и рельефе поверхности лица.

Техническим результатом, на которое направлено изобретение, является повышение точности и оперативности распознавания изображения лица человека за счет более точного масштабирования по изображению в ближнем ИК, использования полной информации сегментированных областей и уменьшения ошибок распознавания дополнительным учетом цветовых параметров и рельефности лица.

Указанный результат достигается за счет того, что с использованием сопряженных цветной и инфракрасной TV камер формируют два идентичных по размерам и расположению в кадре изображения распознаваемого лица в видимом и ИК свете, по ИК изображению находят точное расположение центров зрачков глаз, осуществляют вписывание цветного изображения по координатам центров зрачков в эталонный кадр, затем после преобразования цветного изображения в полутоновое и вычисления полей интенсивности и направлений градиента яркости формируют три изображения: бинарное изображение интенсивности градиента яркости, полутоновое изображение направлений градиента и пастеризованное цветное изображение, по суммарному соответствию которых эталонным изображениям в базе данных принимается решение о распознавании.

Сущность изобретения поясняется чертежами, на которых показаны:

фиг. 1а, 1б - представлен алгоритм выполнения заявляемого способа,

фиг. 2 - операторы-маски вычисления градиента яркости и направления градиента яркости,

фиг. 4-7 - примеры исходных и обработанных изображений, по которым производится распознавание,

фиг. 8 - графики зависимостей примерного числа обрабатываемых пикселей N и порога отличия DEL при распознавании лиц в базе FEI форматом 90*65 пикселей.

На фиг. 1а показаны этапы идентификации по изображению лица.

Получение кадров распознаваемого изображения лица в видимом и ИК свете осуществляется с использованием сопряженных цветной и инфракрасной TV камер захватом кадра с фронтальным ракурсом распознаваемого лица.

По методу, описанному в статье "Shuyan Zhao and Rolf-Rainer Grigat" An Automatic Face Recognition System in the Near Infrared Spectrum" In Proceedings MLDM 2005, Leipzig, Germany, July 9-11, 2005, p. 437-444, определяются координаты центров зрачков глаз в кадре изображения лица при ИК подсветке.

Эти данные позволяют нормировать размер лица и заданное размещение центров зрачков глаз в кадре цветного изображения с высокой точностью на шаблоне для распознавания. Поэтому во всех эталонах баз данных идентифицируемых лиц в системе расположение центров зрачков глаз будет идентично. Идентификация лица проводится по трем базам данных лиц, которые вычисляются из исходного цветного изображения в процессе регистрации лица в системе. Это базы бинарных изображений градиента яркости - BDA, изображений направлений градиента яркости - BDB и пастеризованных исходных цветных изображений = BDC.

Преобразование цветного изображения в полутоновое изображение выполняется суммированием значений цветовых составляющих для каждого пикселя изображения.

В связи с максимальной информативностью для распознавания и значительным уменьшением объема обрабатываемой информации при выделении очертаний (контуров) объектов выполняется вычисление изображений градиента яркости и направления градиента яркости (направления наибольшего изменения яркости в каждом пикселе изображения).

Для вычисления градиента яркости используется сверка матрицы исходного полутонового изображения с операторами-масками H1 и Н3, показанными на фиг. 2. Дополнительно показаны значения координат пикселей масок (i - координата X, j - координата Y).

Маски H1 и Н3 используются для вычисления проекций градиента яркости по координатам X и Y соответственно. Возможный вариант вычисления градиента яркости суммирование проекций градиента для каждого пикселя.

Маски Н1-Н4 применяются к каждому пикселю и используются для вычисления направления градиента яркости. Одно из возможных 8-ми направлений градиента выбирается по максимуму значения результата вычислений.

В качестве операторов вычисления изображений градиента яркости и направления градиента яркости могут быть использованы и другие известные операторы (Sobel, Prewitt, Isotropic, Kirsh, Robinson).

Результатом вычислений являются полутоновое изображение градиента яркости и полутоновое изображение направления градиента яркости, где градациям яркости будут поставлены в соответствие определенные направления градиента яркости.

На фиг. 3 показаны примеры кадров цветных изображений лиц из базы лиц FEI, используемой для моделирования и оценки характеристик описываемого способа. Им соответствующие вычисленные изображения градиента яркости (8-битное полутоновое изображение) и направления градиента яркости (3-битное полутоновое изображение) приведены на фиг. 4 и 5.

Изображение градиента яркости нормируется в диапазоне 0-1.0. Пороговой обработкой на заданном уровне формируется бинарный срез изображения, в котором пиксели исходного изображения, равные или большие порога (POROG), отображаются как единичные. Это изображение содержит наиболее информативные зоны для распознавания, они занимают небольшую часть исходного кадра изображения (0.02-0.2) и позволяют существенно сократить вычислительные затраты при распознавании (фиг. 6).

Для уменьшения влияния нестабильности аппаратуры на результаты распознавания уменьшают цветовую палитру исходных изображений пастеризацией. На фиг. 7 показаны примеры пастеризованных цветных изображений.

Процедура распознавания (фиг. 1b) сводится к бинарной корреляции, оценке зоны несовпадения выделенных фрагментов лица в бинарном изображении и сравниваемом эталоне и дополнительном уменьшении этой зоны на количество пикселей, не совпадающим по двум другим рассматриваемым параметрам (цветовым и направлению градиента яркости). Результатом однократного контроля всех пикселей кадра изображения является суммарный подсчет числа пикселей выделенных фрагментов лица (sum) и числа пикселей, коррелирующих в сравниваемых изображениях (corr). Величина (sum - corr) позволяет оценить меру отличия сравниваемых изображений. Сравнительный анализ распознаваемого изображения со всеми эталонами базы данных дает возможность принять решение о распознавании. Пороговая величина отличия DEL.

Заявляемый способ моделировался в среде MatLab. Использовалась база данных лиц FEI (электронный ресурс http://fei.edu.br/~cet/facedatabase.html). База состоит из 200 цветных изображений мужских и женских лиц анфас форматом 260*360 пикселей. Изображения выравнены вручную по расположению центров зрачков глаз. Использование при распознавании информации о цветовых параметрах изображения лица и рельефе поверхности лица увеличивает надежность распознавания в десятки раз. На изображениях форматом 90*65 пикселей при 100% распознавании любого из представленных в базе лиц по всей базе надежность распознавания около 40 дБ (фиг. 8) при отсутствии ошибок в масштабировании исходных изображений. Так как масштабирование в системе проводится в изображениях с высоким разрешением (260*360 пикселей), а обработка и распознавание с низким (65*90 пикселей) предполагается, что погрешности масштабирования минимизированы.

Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица анфас, заключающийся в том, что производят поиск лица человека в кадре, масштабируют изображение до заданного размера, выравнивают яркость и цветность изображения, разбивают изображение по связности элементов, формируют интегральный индекс для распознавания по геометрическим характеристикам областей связности, отличающийся тем, что для поиска лица формируют, используя сопряженные цветную и инфракрасную цифровые TV камеры, два идентичных по размерам и расположению в кадре изображения распознаваемого лица в видимом и ИК свете, по ИК изображению находят точное расположение центров зрачков, осуществляют вписывание цветного изображения по координатам центров зрачков в эталонный кадр, а для определения интегрального индекса, по которому осуществляется распознавание, преобразуют цветное изображение в полутоновое и вычисляют нормированное первое изображение интенсивности градиента яркости, которое приводят к бинарному виду пороговой обработкой на заданном уровне, далее вычисляют второе полутоновое изображение направлений градиента яркости и третье - пастеризованное цветное изображение; в областях единичных элементов в первом изображении выделяют зоны несовпадения со сравниваемым эталоном и подсчитывают число несовпавших пикселей, из этого результата по зонам несовпадения подсчитывают и дополнительно вычитают число пикселей во втором и третьем изображениях, не равных по значению соответствующим пикселям второго и третьего эталонов, по результатам сравнения со всеми эталонами базы данных по порогу отличия принимается решение о распознавании.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области формирования компьютерной модели целевого пользователя, включающей в себя модель кистей руки и пальцев пользователя, захваченной посредством датчика изображения в системе естественного пользовательского интерфейса.

Изобретение относится к области анализа материалов с помощью оптических средств, а именно к способам пассивной дистанционной телевизионной идентификации объектов, и может быть использовано в системах идентификации типа и государственной принадлежности объектов, например воздушных судов в полете.

Изобретение относится к области навигации. Техническим результатом является эффективная навигация в помещении.

Изобретение относится к обработке изображений. Уменьшено влияние разницы между пробами клетки-мишени и разницы в условиях формирования изображения и так далее.

Группа изобретений относится к средствам формирования изображений. Технический результат заключается в создании устройства распознавания изображений, имеющего чувствительную площадку, непосредственно встроенную в прозрачный или полупрозрачный материал, образующий оптический интерфейс.

Изобретение относится к техническим средствам аутентификации физических лиц с использованием биометрической информации. Техническим результатом является обеспечение простой аутентификации физического лица с высокой точностью посредством извлечения признака узора кровеносных сосудов и признака формы отпечатка ладони человека, подлежащего аутентификации, из данных одного первоначального изображения, сфотографированного с использованием блока получения изображения в видимом свете.

Группа изобретений относится к способам и системам управления мобильными устройствами. Техническим результатом является обеспечение автоматического распознавания и съемки объекта.

Изобретение относится к области идентификации предметов культуры. Техническим результатом является повышение точности определения подлинности произведения живописи.

Изобретение относится к средствам обработки видеоизображений в виртуальной сетевой среде. Техническим результатом является обеспечение точного соответствия между реальными видеоданными пользователя и его виртуального персонажа в виртуальной сетевой среде.
Наверх