Человек узнаёт лица других людей благодаря зоне мозга на границе затылочной и височной долей — веретеновидной извилине. Люди учатся распознавать лица с рождения, и уже к четырём месяцам почти безошибочно различают одного человека от другого. Главную примету, на которую обращает внимание человек, — глаза, скулы, нос, рот и брови, а также текстура и цвет кожи. При этом мозг обрабатывает лицо как единое целое и способен идентифицировать человека даже по половине лица. Мозг сравнивает увиденное с внутренним усреднённым шаблоном и находит характерные различия. Поэтому кажется, что представители другой расы «все на одно лицо»: внутренние шаблоны подстроены под черты лиц, характерные для окружающей среды. Как же работает информационная система распознавания лиц — об этом в сегодняшнем выпуске!
В первую очередь системе распознавания лиц нужно найти лицо на изображении и выделить соответствующую область. Для этого применяют разнообразные алгоритмы: например, сопоставление пропорций и цвета кожи, выделение контуров изображения и их сопоставление с контурами лица, а также определение симметрии при помощи нейросетей. Наиболее эффективной считается метод Виолы-Джонса, который можно использовать в реальном времени. Он позволяет распознавать лицо даже при повороте до 30 градусов. Метод основан на признаках Хаара, представляющих собой набор черно-белых прямоугольных масок различной формы. Маски накладываются на разные участки изображения, и алгоритм суммирует яркости пикселей, находящиеся под черной и белой частями маски, после чего вычисляет разницу между ними. Затем система сравнивает полученные значения с накопленными данными и, найдя лицо на изображении, продолжает его отслеживать для выбора оптимального ракурса и качества кадра. Для этого применяются алгоритмы предсказания вектора движения или корреляционные методы.
Выбрав наиболее удачные снимки, система приступает к распознаванию лица и его сравнению с имеющейся базой. Она действует по тем же принципам, что и художник рисует портреты — программа ищет опорные точки на лице, из которых складываются индивидуальные черты. Как правило, программой выделяется около ста таких точек. Самыми значимыми измерениями для программ распознавания лиц являются расстояние между глазами, ширина ноздрей, длина носа, высота и форма скул, ширина подбородка, высота лба и другие параметры.
При использовании 2D-изображений удаётся распознать лицо успешно в анфас и при хорошем освещении, что подходит для охранных систем на предприятиях и в госучреждениях. Для работы в общественных местах применяются 3D-изображения. Несколько синхронизированных камер делают серию кадров с разных ракурсов, на основе которых формируется трёхмерная модель объекта, с которой и работает система, определяя контрольные точки. После этого полученные данные сравниваются с имеющимися в базе данных, и, при совпадении параметров, человек идентифицируется.
Помимо 3D-моделей учёные развивают и другие направления. Например, компания Identix создала высокоточную биометрическую технологию распознавания лиц, анализирующую текстуру кожи — поры, линии и шрамы. По словам разработчиков, применение их технологии вместе с традиционной системой распознавания лиц повысит точность примерно на 25%.
В следующем выпуске мы расскажем о том, как работает детектор банкнот. Оставайтесь с нами!
