Обработка биометрической видеоинформации людей в нескольких световых диапазонах
Рассмотрение проблем, осложняющих построение систем распознавания людей по изображениям их лиц. Использование современных графических ускорителей, приспособленных для обработки видеоинформации. Возможность детектирования лиц людей на изображениях.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 15.07.2020 |
| Размер файла | 99,7 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/
Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых
ОБРАБОТКА БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ ЛЮДЕЙ В НЕСКОЛЬКИХ СВЕТОВЫХ ДИАПАЗОНАХ
А.С. Голубев, М.Ю. Звягин, И.И. Зиновьев
г. Владимир
Обработка биометрической информации людей необходима для решения ряда важных с точки зрения обеспечения безопасности и повышения качества обслуживания задач, например, в системах контроля и управления доступом, а также в правоохранительных системах. В настоящее время одним из наиболее популярных идентификационных признаков людей являются изображения их лиц [2]. Связано это как с отсутствием жестких требований к оборудованию для получения таких признаков, что облегчает построение систем распознавания, так и с ненавязчивость самого процесса получения изображений людей, т.е. идентифицируемому человеку не требуется предпринимать каких-либо специальных действий. Изображения могут быть получены с обычных камер видеонаблюдения, установленных, например, в метрополитене, на вокзале или в другом месте контроля. Однако существует ряд проблем, осложняющих построениесистем распознавания людей по изображениям их лиц. Можно выделить следующие проблемы. Во-первых, это высокая вычислительная трудоемкость алгоритмов обнаружения лица человека на изображении, что негативно сказывается на времени идентификации. Особенно актуальной проблема становится в связи с развитием систем видеонаблюдения и распространением видеокамер высокого разрешения. Во-вторых, присутствует сильная зависимость результатов работы алгоритмов распознавания от условий освещения, что снижает надежность работы системы.
Решение первой проблемы возможно за счет использования современных графических ускорителей, более приспособленных для обработки видеоинформации. Благодаря тому, что современные видеокарты поддерживают ту или иную технологию GPGPU, появляется возможностьиспользовать их графический процессор для вычислений, которые обычно проводит центральный процессор. Доработка существующих алгоритмов детектирования с учетом особенностей архитектуры графических ускорителей позволяет в несколько раз сократить их время работы, что является достаточным для анализа видеопотока высокого разрешения в реальном времени. Вариант реализации алгоритма обнаружения, представленного в 2001 году Полом Виолой (PaulViola) и Майклом Джонсом (MichaelJones)Виола-Джонса [3], для архитектуры NVIDIACUDA предложен в статье [1]. За основу взята реализация этого алгоритма в открытой библиотеке OpenCV [4], что обеспечило возможность использования натренированных каскадов классификаторов из этой библиотеки.
Анализ изображений лиц людей, полученных в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне, показал меньшее влияние на них условий освещения (рисунок 1). Поэтому для решения проблемы зависимости результатов работы систем распознаванияот освещения предлагается анализировать изображения не только в видимом, но и в ближних инфракрасном и, возможно, ультрафиолетовом (УФ) световых диапазонах. Однако это поднимает новую проблему отсутствия алгоритмов идентификация и распознавания лиц людей дляИК и УФ диапазонов.
Рис. 1 Изображение лица человека в ближнем ИК диапазоне
Можно отметить, что изображения, получаемые в ближнем ИК диапазоне, незначительно отличаются от полутоновых изображений видимого диапазона. Это позволило сделать предположение о возможности использования для их анализа, алгоритмов, рассчитанных на полутоновые изображения.
Для проверки данного предположения был проведен эксперимент, подтверждающий возможность детектирования лиц людей на изображениях в ИК диапазоне с помощью алгоритма, описанного выше, при использовании каскадов классификаторов, натренированных на полутоновых изображениях видимого диапазона. Опишем подробнее проведенный эксперимент. В затемненном коридоре Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых (освещенность составляла 0-2 лк) была установлена инфракрасная мегапиксельнаяIP-камера BoschEX85. Камера была настроена на съемку в ближнем ИК диапазоне (длина волны 850 нм) с разрешением кадра 1280х1024 пикселей с частотой 12,5 кадров в секунду. Проводилась регистрацию людей, проходящих по коридору, на рубеже 5-7 м до камеры. По результатам проведенного эксперимента было отмечено 100% детектирование лиц в зоне контроля и стабильное их сопровождение в реальном времени, то есть алгоритм подтвердил возможность применения на практике в условиях ограниченной видимости.
Можно отметить, что алгоритм детектирования, рассчитанный на обработку полутоновых изображений, без внесения в него изменений при работе в ИК диапазоне показал результаты, сопоставимые с его работой в видимом диапазоне. Это позволяет рассчитывать на возможность работы данного алгоритма и в УФ диапазоне, а также, что более важно, о возможности использования некоторых существующих алгоритмов распознавания в световых диапазонах, отличных от видимого.
Литература
распознавание изображение видеоинформация графический
1. Зиновьев И.И. Обнаружение лиц людей в системах видеонаблюдения / Зиновьев И.И., Шамин П.Ю.// Научно-технические ведомости СПбГПУ, Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление». СПб., 2011, 6-2 (138), С. 70 - 75.
2. Прокошев В.Г. Проблема автоматического распознавания лиц с одним эталонным изображением / Прокошев В.Г., РожковМ.М., Шамин. П.Ю. // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление». СПб., 2010, 5 (108), С. 13-18.
3. Viola P. Robust real-time face detection / P. Viola, M. Jones // International journal of computer vision, 2004, 57(2), P. 137-154.
4. Документация библиотеки OpenCV. Режим доступа: http://opencv.willowgarage.com/wiki/
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Характеристика беспроводной системы, предложенной специалистами ЗАО "РОКС", позволяющей реализовать наиболее эффективный сбор видеоинформации. Выбор режимов беспроводных камер, сферы их применения. Работа мобильного пункта дистанционного видеонаблюдения.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 21.07.2011Цифровая обработка сигналов и ее использование в системах распознавания речи, дискретные сигналы и методы их преобразования, основы цифровой фильтрации. Реализация систем распознавания речи, гомоморфная обработка речи, интерфейс записи и воспроизведения.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 10.06.2010Характеристика ATSC, ISDB и DVB стандартов цифрового телевидения. Этапы преобразования аналогового сигнала в цифровую форму: дискретизация, квантование, кодирование. Изучение стандарта сжатия аудио- и видеоинформации MPEG. Развитие интернет-телевидения.
реферат [2,1 M], добавлен 02.11.2011Стремление повысить уровень безопасности и защищенности людей и объектов частной собственности как главная причина использования систем видеонаблюдения. Знакомство с основными задачами систем современного видеонаблюдения, применяемых в банковском секторе.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 20.05.2014Использование радиопередатчика с частотной модуляцией для связи между группами людей и обоснование его структурной схемы: один генератор, умножительные и усилительные каскады. Расчет электронного режима транзистора и выбор типа кварцевого резонатора.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 21.02.2011GPS-трекер как устройство приема-передачи-записи данных для спутникового мониторинга автомобилей, людей или других объектов, к которым оно прикрепляется. Описание топологии сети, ее адресация. Расчет стоимости реализации сети предприятия, оборудование.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 11.12.2013Решение задачи ограничения перемещения людей по территории объекта с помощью систем контроля и управления доступом. Принцип работы, функции и основные составляющие данного средства безопасности. Преимущества применения видеонаблюдения. Схема сетевых СКУД.
презентация [546,3 K], добавлен 22.03.2017Понятие и виды микроконтроллеров. Особенности программирования микропроцессорных систем, построение систем управления химико-технологическим процессом. Изучение архитектуры микроконтроллера ATmega132 фирмы AVR и построение на его основе платформы Arduino.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 13.01.2011Использование аппаратных и программных средств в устройствах обработки информации. Организация взаимодействия устройств, входящих в систему, при помощи микропроцессора. Описание микроконтроллера, процессорного блока, адаптера параллельного интерфейса.
курсовая работа [515,2 K], добавлен 18.09.2010Рассмотрение основных этапов в решении задачи оптимизации приема сигнала. Изучение методов фильтрации и оптимизации решений. Вероятностный подход к оценке приёма сигнала; определение вероятности ошибок распознавания. Статические критерии распознавания.
презентация [3,0 M], добавлен 28.01.2015Ансамбли различаемых сигналов - группы M однородных сигналов. Условие различимости сигналов - их взаимная ортогональность. Правило задачи распознавания-различения по аналогии с задачей обнаружения. Задачи обнаружения по критерию минимума среднего риска.
реферат [1,0 M], добавлен 28.01.2009Математический аппарат при анализе непрерывных систем автоматического регулирования. Сущность принципа суперпозиции для линейных систем. Линеаризация динамических САР. Дифференциальные уравнения линейных САР. Передаточная функция в изображениях Лапласа.
лекция [425,4 K], добавлен 28.07.2013Процесс производства стали, способы детектирования шлака. Обзор периферийных устройств контроллера, определение режимов их работы. Разработка программного обеспечения для модуля, позволяющего применять данную плату для любой системы детектирования шлака.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 07.07.2012Построение структурной схемы датчиков и разработка микроконтроллерной системы обеспечения безопасности. Описание интерфейса системы, считывание и обработка данных с помощью сканирования отпечатков пальцев. Использование клавиатуры для ввода пароля.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 04.02.2016Принципы формирования трехмерной картинки и их использование в современных технологиях 3D-виденья. Основные понятия трехмерной графики. Сущность стереодисплея. Современные 3D-телевизоры: анализ конструктивных особенностей нескольких моделей ведущих фирм.
реферат [21,7 K], добавлен 15.12.2013- Разработка автоматизированного рабочего места оператора обработки информации радиотехнических систем
Задачи и принцип работы автоматизированного рабочего места оператора обработки информации. Разработка структурной и электрической принципиальной схемы устройства. Проектирование печатной платы и конструкции прибора. Экономическое обоснование разработки.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 07.07.2012 Создание эстетических свойств для обеспечения удовлетворения эстетических требований людей. Формообразование промышленных изделий по специфическим законам проектирования промышленного изделия. Создание и подбор оптимального цветового решения изделия.
реферат [99,0 K], добавлен 21.09.2010Характеристика и область применения сигналов в системах цифровой обработки. Специализированный процессор цифровой обработки сигналов СПФ СМ: разработчики и история, структура и характеристики, область применения, алгоритмы и программное обеспечение.
курсовая работа [224,9 K], добавлен 06.12.2010Возможность выделения сигнальных признаков в приемниках обнаружения и сопровождения. Технические характеристики и аналитическое описание сигналов. Подбор математической модели алгоритма радиолокационного распознавания. Разработка программного продукта.
курсовая работа [415,8 K], добавлен 23.09.2011Знакомство с основными особенностями теории электрических цепей и систем. Анализ конструктивных элементов цифрового фильтра, рассмотрение недостатков и преимуществ. Общая характеристика способов обработки дискретных сигналов. Функции дискретной сети.
презентация [1,6 M], добавлен 16.12.2013
