Достигнута точность идентификации по лицу 100% в лабораторных условиях

Эта фотография показывает, как определить отличительные анатомические парные точки, используя алгоритм Adaboost для трехмерного распознавания (опубликована Университетом Майами, США)

Несколько штатов в Америке с выпуском лицензий на соответствующие устройства начали в настоящее время использовать технологии распознавания лица наравне с другими биометрическими методами для контроля доступа в здания и идентификации личности людей, путешествующих из страны в страну. Исторически главной задачей, связанной с биометрическими технологиями и занимающей умы ученых, была задача получения точных результатов. Совсем недавно ученый и исследователь из Университета в Майами (University of Miami College of Engineering) и его соавторы разработали метод, который позволяет сделать технологию идентификации по изображению лица более эффективной, улучшив точность.

Мухамед Абдел-Мотталеб, профессор и заведующий кафедрой UM Department & Computer Engineering Университета Майами, разработал современные системы, способные делать фотографии лица и ушной раковины человека и сравнивать их с предварительно сохраненными изображениями той же самой персоны с точностью 95-100%.

Абдел-Мотталеб представил свои открытия в ноябре 2009 года в Каире на Международной конференции IEEE, посвященной обработке изображений. Он описал свое открытие как «удовлетворительное, особенно когда вы узнаете что то, что вы делаете – реальные приложения, которые могут быть использованы и принесут пользу людям, повысив персональную безопасность».

Системы, которые разработали исследователи, могут использовать трехмерные изображения лица (3D) или комбинировать двумерные изображения лица (2D) с трехмерными моделями ушной раковины, которые конструируют из последовательности видео фреймов, чтобы идентифицировать людей по уникальным чертам лица и форме уха.

В первом методе ученые использовали трехмерные изображения лица и смогли достать уровня распознавания 95% в лабораторных условиях. Традиционные методы сравнения форм, которые обычно используются для трехмерного распознавания лица, требуют много времени. Абдел-Мотталеб предложил метод, который увеличивает эффективность вычислений, поддерживая приемлемую точность распознавания. Он уменьшил число вершин угла (различимые опознавательные точки на каждом лице), рассматриваемых при сравнении трехмерных изображений черт лица, автоматически отбирая наиболее различающиеся зоны лица. Эти автоматически отобранные опознавательные точки, или ориентиры, были найдены главным образом в области носа, бровей, рта и подбородка.

Второй метод, названный «Мульти-модальное ухо и моделирование лица и распознавание», основан на получении совокупности опознавательных точек из фронтальных изображений лица и комбинировании этих данных с данными трехмерного изображения уха. Это наиболее сложных идентификационный процесс, требующий условий хорошей освещенности.

Слиянием показателей этих двух методов исследователи достигли показателя точности идентификации - 100 % в лабораторных условиях. «Ни один единичный подход не может дать 100 % точностей показателей и затем скомбинировать их».

Эти высокотехнологичные инструменты идентификации помогают в борьбе с криминалом и укреплении пограничной безопасности. В будущем исследователи надеются распространить свои техники на изображения лица, демонстрирующие различные выражения, а также распознавать лица, используя только изображения в профиль.