Выделение геометрических признаков в задачах идентификации личности по изображению лица

Идентификация личности по фотопортрету. Биометрические задачи выделения геометрических признаков в области лица и его основных элементов на изображении. Алгоритмы обнаружения и распознавания лица, поиска зрачков, определения местонахождений рта и носа.

Рубрика Математика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 10.08.2018
Размер файла 330,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.Allbest.ru/

Научно-инновационный центр информационно-коммуникационных технологий при ТАТУ им. М. Ал-Хоразмий

Ташкентский государственный аграрный университет

Рубрика: 01.00.00 Физико-математические науки

Выделение геометрических признаков в задачах идентификации личности по изображению лица

Мирзаева Гулмира Рустамовна

г. Ташкент, Узбекистан

Аннотация

В данной работе рассматриваются задачи выделения области лица на изображении и его основных элементов. Описаны алгоритмы обнаружения лица на изображении, а также приведены алгоритмы поиска зрачков и определения местонахождений рта и носа на изображении.

Ключевые слова: выделение геометрических характеристик лица, выделение области лица, идентификация личности, определение координат зрачков, определение местонахождения рта и носа

Введение

В последние годы всё более широкий круг специалистов уделяют внимание проблеме идентификации личности человека по изображению лица, и число научных публикаций по данной тематике постоянно растёт. Это связано с тем, что в последние годы идентификация личности человека по изображению лица находит всё большее применение в различных областях повседневной жизни.

Известно [1, 2], что исследование, связанное с вопросами моделирования процессов идентификации личности человека по изображению лица было затронута ещё на самых ранних стадиях развития компьютерных технологий обработки изображений. Эти методы и алгоритмы бурно развиваются, и это послужило причиной появления интеллектуальных систем, основанных на современных информационных технологиях [3] и в настоящее время широкое распространение получили интеллектуальные системы. Примерами могут служить: осуществление связи между людьми посредством Интернета (видеоконференции, консультации, почта); поиск информации в Интернете и получение доступа к ним; организация электронной коммерции; системы “клиент-банк”; контроль доступа (к базе данных, программной системе, зданиям и т.д.); поиск человека в базе данных по изображению лица.

Следует отметить, что все вышеупомянутые задачи имеют одно общее свойство - в них требуется осуществить связь между человеком и системой в диалоговом режиме. И, самое главное, вход в систему имеет право войти только зарегистрированный пользователь, и интеллектуальная система управляет этими процессами. В связи с этим, одним из центральных задач в интеллектуальных системах является задача идентификации пользователя. Эта задача успешно решается с помощью биометрических методов идентификации личности.

Учитывая эти обстоятельства, на сегодняшний день во многих развитых странах активно ведутся исследования в области идентификации личности на основе биометрических параметров [4]. Среди них идентификация личности по изображению лица признана наиболее приемлемой для массового применения [5-7]. Однако вопросы разработки и применения алгоритмов предварительной обработки изображений лица при идентификации личности являются малоисследованными [8].

Данная работа посвящена вопросам разработки алгоритмов предварительной обработки изображения лица, составляющих основу для создания систем идентификации личности человека по изображению.

Постановка задачи

Рассмотрим множество допустимых изображений лица , которое разбито на конечное число подмножеств (классов) :

Разбиение определено не полностью. Имеется только некоторая начальная информация о классах .Пусть имеется некоторая выборка , которая состоит из m изображений лица (объектов)

,

Тогда начальную информацию о классах можно задать в виде:

,

,

где - значение предиката .

Пусть имеется начальная информация, заданная в виде изображений лица. Задача заключается в определении значения признаков , где X=, по заданной начальной информации . При этом требуется, что каждому изображению лица в пространстве геометрических признаков соответствует его описание

,

Таких признаков может быть достаточно много. Эти признаки формируются на основе различных расстояний между элементами (антропометрическими точками) лица (рис. 1).

Метод решения

Для решения задачи формирования геометрических признаков при идентификации личности человека предложены алгоритмы предварительной обработки изображения лица, которые представляют основное направление при создании систем идентификации личности человека по изображению. В данной работе рассматриваются вопросы определения области лица и местоположения лицевых элементов на изображении, которые представляют неотъемлемую часть создания системы биометрической идентификации.

геометрический распознавание лицо фотопортрет

Рис. 1. Примеры некоторых расстояний между антропометрическими точками

Алгоритм выделения области лица на изображении и его элементов состоит из следующих основных этапов [9]:

1. Выделение области лица на изображении

На этом этапе применяются 5 процедур выделения области лица на изображении. Первая процедура основана на выделении участков изображения по цвету кожи человека на цветном изображении. Во второй процедуре осуществляется поиск маски лица на основе анализа коэффициентов корреляции. Третья процедура локализует лицо на полутоновом изображении. Четвертая процедура выделения области лица осуществляется на основе сегментации цветных изображении лица. Пятая процедура выделения области лица осуществляется на основе алгоритма В. Джонса. На рис. 2 приведены один из результатов выделения области лица на изображении.

а) б) в) г)

Рис. 2. Исходное изображение (а), выделенный область лица (б), бинарное изображение (в) и полученный результат (г)

2. Поиск зрачков на изображении лица

На этом этапе применяются 4 процедуры поиска зрачков на изображении лица. Первая процедура основана на анализе контуров окружности. Во второй процедуре поиск зрачков осуществляется на основе анализа яркости окружности. Третья и четвертая процедуры работают как первая и вторая процедуры. Основное отличие заключается в сокращении области поиска с помощью алгоритма В. Джонса. Результаты применения одной из процедур поиска зрачков на изображении лица приведены на рис. 3.

3. Определение местонахождения рта и носа

Для определения местонахождения рта и носа используются интегральные проекции, однако перед этим требуется произвести нормализацию исходного фотопортрета, опираясь на полученные координаты центров зрачков. Основная идея определения местонахождения рта и носа на изображении лица с использованием интегральной проекции приведена на рис. 4.

Экспериментальная проверка

Экспериментальная проверка разработанных алгоритмов была осуществлена на наборе из 100 изображений лиц, которые хранятся в базе данных Научно-инновационного центра информационно-коммуникационных технологий при ТУИТ им. М. Аль-Хоразмий. Примеры определения особых точек, которые определяют набор геометрических признаков изображения, показаны на рис. 5. Эти рисунки наглядно показывают результаты решения рассмотренной тестовой задачи.

Рис. 3. Промежуточные результаты, полученные при определении координаты центров зрачков

а) б)

Рис. 4. Определение области поиска носа и рта (а), определение местонахождения рта (б)

Заключение

Основными результатами являются алгоритмы выделения геометрических признаков изображения лица. Данные алгоритмы опираются на вычисление координат различных антропометрических точек для каждого исходного изображения лица. Разработанные алгоритмы могут быть использованы при составлении различных программных комплексов, ориентированных на решение задач распознавания личности.

Рис. 5. Результаты выделения области лица на изображении и местоположений его основных частей (таких, как глаза, нос и рот)

Полученные результаты могут быть использованы в создании систем идентификации личности, позволяющих решать актуальные на сегодняшний день задачи такие, как: поиск человека в базе данных на основе изображения лица, контроль доступа, управление системой “Клиент-банк”, защита информации в компьютерных системах и т.д.

Библиографический список

1. Файн В.С. Опознавание изображений. - М.: Наука, 1970. - 299 с.

2. Kanade T. Picture processing by computer complex and recognition of human faces// PhD thesis, Kyoto University, 1973. -P.178.

3. Кухарев Г.А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека. - СПб.: Политехника, 2001. -240 с.

4. Болл Р.М., Коннел Дж. Х., Панканти Ш. и др. Руководство по биометрии. - М.: Техносфера, 2007. - 368 с.

5. Кухарев Г.А., Каменская Е.И., Матвеев Ю.Н., Щеголева Н.Л. Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии. - СПб.: Политехника, 2013. - 388 с.

6. Самаль Д.И. Алгоритмы идентификации человека по фотопортрету на основе геометрических преобразований: Дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. - Минск: Институт технической кибернетики НАН Беларусь, 2002. - 166 с.

7. Peer P., Solina F. An Automatic Human Face Detection Method, Proceedings of Computer Vision Winter Workshop, Ed. N. BrЁandle, pp. 122-130, Rastenfeld, Austria, 1999.

8. Тухтасинов М.Т. Алгоритмы предварительной обработки изображений лица при идентификации личности человека: Автореф. дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. - Ташкент: Ин-т матем. и информ. технологий, 2007. - 22 с.

9. Фазылов Ш.Х., Мирзаев Н.М., Раджабов С.С. Выделение геометрических признаков лица человека на изображении при идентификации личности // Естественные и технические науки. - Москва, 2008. - №2 (34). - С. 321-327.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Методика нахождения различных решений геометрических задач на построение. Выбор и применение методов геометрических преобразований: параллельного переноса, симметрии, поворота (вращения), подобия, инверсии в зависимости от формы и свойств базовой фигуры.

    курсовая работа [6,4 M], добавлен 13.08.2011

  • Изучение проявлений геометрических законов в живой природе и использования их в образовательной практической деятельности. Описание геометрических законов и сущность геометрических построений. Графическое образование и его место в современном мире.

    дипломная работа [2,3 M], добавлен 24.06.2010

  • Методика преподавания темы "Параллельные прямые. Задачи, связанные с параллельными прямыми". Проведение практических уроков по теме "Параллельность прямых и использование признаков параллельности при решении геометрических задач".

    курсовая работа [195,8 K], добавлен 15.12.2003

  • Математические методы распознавания (классификации с учителем) и прогноза. Кластеризация как поиск оптимального разбиения и покрытия. Алгоритмы распознавания и интеллектуального анализа данных. Области практического применения систем распознавания.

    учебное пособие [2,1 M], добавлен 14.06.2014

  • Использование геометрических форм и линий в практической деятельности человека. Геометрия у древних людей. Природные творения в виде геометрических фигур, их распространение в животном мире. Геометрические комбинации в архитектуре, сфере транспорта, быту.

    реферат [21,5 K], добавлен 06.09.2012

  • Сокращение трудоемкости разработки трехмерных геометрических моделей, требования к квалификации дизайнерской разработки. Внешние переменные модели в эскизах и создание путем присвоения размерам имен переменных. Фиксированный размер и управление моделью.

    презентация [92,9 K], добавлен 12.03.2012

  • Изучение правил и норм выполнения построения геометрических тел. Способы выполнения чертежей, эскизов, наглядных изображений. Конструктивный анализ пространства. Элементы рисунка, создающие иллюзию трехмерности. Место рисунка в творческом процессе.

    курсовая работа [484,8 K], добавлен 07.04.2014

  • Геометрическая формулировка задачи распознавания: построение поверхности, которая разделяет множества, соответствующие в пространстве признакам различных классов объектов. Основные понятия и определения. Непараметрические парзеновские оценки плотностей.

    курсовая работа [272,7 K], добавлен 10.04.2011

  • Определение разности и произведения матриц. Решение системы линейных уравнений методом Крамера. Уравнение прямой проходящей через точки A (xa, ya) и C (xc, yc). Порядок определения типа кривой второго порядка и ее основных геометрических характеристик.

    контрольная работа [272,0 K], добавлен 11.12.2012

  • Построение угла равного данному, биссектрисы данного угла, середины отрезка, перпендикулярных прямых, треугольника по трем элементам. Теорема Фалеса и геометрическое место точек. Построение с использованием свойств движений. Метод геометрических мест.

    дипломная работа [359,1 K], добавлен 24.06.2011

  • Физическое и математическое определение центра масс. Основные свойства центров масс. Изучение закона Харди-Вайнберга. Решение геометрических задач барицентрическим методом. Применение барицентрических координат в химических и топологических задачах.

    курсовая работа [903,5 K], добавлен 25.02.2015

  • Прямоугольник - параллелограмм, у которого все углы прямые. Описание основных свойств и признаков прямоугольника. Решение задачи, в условии которой дано прямоугольный участок земли, разделенный на две части биссектрисой. Нахождение площади прямоугольника.

    презентация [260,5 K], добавлен 10.02.2011

  • Определение условий сходимости положительного ряда и описание свойств гармонических рядов Дирихле. Изучение теорем сравнения рядов и описание схемы Куммера для вывода из нее признаков сравнения ряда. Вывод признаков сравнения Даламбера, Раабе и Бертрана.

    курсовая работа [263,6 K], добавлен 14.06.2015

  • Начальные геометрические сведения и формирования представлений учеников о понятиях точки, прямой, отрезка, треугольника, параллельных прямых, их расположение относительно друг друга. Задачи на вычисление геометрических величин и изображение фигур.

    презентация [222,5 K], добавлен 15.09.2010

  • Математическое программирование - область математики, в которой изучаются методы решения задач условной оптимизации. Основные понятия и определения в задачах оптимизации. Динамическое программирование – математический метод поиска оптимального управления.

    презентация [112,6 K], добавлен 23.06.2013

  • Теорема о проецировании прямого угла, возможные три случая такого проецирования. Главные линии плоскости: линии уровня и линии наибольшего наклона. Прямая, перпендикулярная к плоскости и ее проекции. Условие взаимной перпендикулярности двух плоскостей.

    реферат [463,3 K], добавлен 17.10.2010

  • Основные определения геометрических векторов. Понятие коллинеарных и равных векторов. Простейшие операции над векторами, их проекция на ось. Понятие угла между векторами. Отсчет угла против часовой стрелки, положительная и отрицательная проекция.

    реферат [187,4 K], добавлен 19.08.2009

  • Вектор - направленный отрезок, имеющий начало и конец, его свойства. Виды определения векторов, действия над ними. Правила сложения векторов, их сумма. Скалярное произведение векторов. Особенности использования векторов. Решение геометрических задач.

    контрольная работа [640,1 K], добавлен 18.01.2013

  • Применение интервальных графов. Алгоритмы распознавания интервальных графов: поиск в ширину, поиск в ширину с дополнительной сортировкой, лексикографический поиск в ширину, алгоритм "трех махов". Программа задания единичного интервального графа.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 10.02.2017

  • Краткая биографическая справка из жизни Пифагора. Сущность понятия "пифагоровы тройки", простые способы их формирования. Свойства троек, главные их следствия. Решение задачи на нахождение тангенса острого угла. Подсказки для выбора правильной "тройки".

    презентация [498,2 K], добавлен 01.12.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.