ПНИПУ: Математический метод для выявления близнецов

Продукт

Разработчики:	ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет
Дата премьеры системы:	2022/07/08
Технологии:	ИБ - Биометрическая идентификация

Основные статьи:

2022: Разработка математического метода распознавания лиц

8 июля 2022 года «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» сообщил о том, что ученые университета разработали математический метод, который способен распознавать не только близнецов, но и одного человека разного возраста.Технология политехников была представлена на научной конференции в АОЭ. По данным Wikipedia, корпорация Google потратили более двух миллиардов долларов на решение данной задачи, как комплекса проблемы распознавания в целом.

На 8 июля 2022 года система распознавания лиц активно используется в технологиях компьютерного зрения в видеоаналитике, в режиме допуска-пропуска, защиты периметра и для учебно-исследовательских целей. Однако большинство имеющихся технологий имеет погрешность в опознании близнецов, тем самым оставляя возможность подмены личности.

По словам ученых, проверяемое фото из базы данных или из видео потока подвергается автоматической коррекции яркости и контрастности с выравниванием цветов по каналам RGB, пропускается через фильтр Собеля с получением черно-белого изображения. Технология находит горизонтальное расположение бровей (При углах наклона используется модуль возврата лиц в вертикаль), затем в автомате строится сетка 6х6 линий (используя правила золотого сечения), что дает 25 значений в виде вектора с 26 значением, как среднее, после чего массив сортируется по 26 значению, что позволяет при любой величине базы для анализа брать только шесть значений. По-каждому прямоугольнику применяется преобразование Фурье.

Во время анализа учитываются лица разного пола, возраста, изменение лица через фоторобот, наклоны и повороты. Кроме того, программа учитывает разные условия жизни близнецов, которые по-разному отразились на элементах лица в большей или меньшей степени. Так, из базы данных, состоящей из десятков человек система смогла распознать 99%. Время распознавания на одно фото 2 Мсек. В потоке при рассчитанных векторах. Результат позволяет утверждать правомочность алгоритма в решении данной проблемы и не только в ней, и в задаче идентификации людей разного возраста. Повышение процента распознавания достигается за счет равенства единиц всех значений вектора из 25, кроме отвечающих за глаза, брови, нос, часть губ,

сообщил доцент кафедры автоматики и телемеханики Пермского Политеха, кандидат технических наук Юрий Липин.