УДК 004.93'1

РАЗВИТИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТА

Громов Константин Сергеевич
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
студент факультета информационных систем и технологий

Аннотация
В статье рассмотрена проблема социальной безопасности и пути ее решения, при помощи различных технологий идентификации лиц. В ней проанализированы основные методы и алгоритмы обнаружения лиц, а также приведены сильные и слабые стороны данных технологий.

Ключевые слова: алгоритм, безопасность, видеонаблюдение, идентификация лиц, информационные технологии


DEVELOPMENT OF INFORMATION TECHNOLOGY FOR IDENTIFICATION PROPERTY

Gromov Konstantin Sergeevich
Volga Region State University of Telecommunications and Informatics
Student of the Faculty of Information Systems and Technologies

Abstract
The article deals with the problem of social security and its solutions, by means of various technologies for identifying persons. It analyzes the main methods and algorithms for the detection of persons as well as given the strengths and weaknesses of these technologies.

Keywords: algorithm, identification of persons, information technology, security, surveillance


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Громов К.С. Развитие информационных технологий идентификации объекта // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 4 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/04/66580 (дата обращения: 20.11.2016).

В связи с интенсивным развитием современного информационного общества потребность в безопасности имеет объективный характер, связанная в первую очередь с обеспечением информационной защиты пользователей и сопутствующей информацией о них. Она реализуется не только на индивидуальном, но и на коллективном, государственном и общественном уровнях. При этом следует подчеркнуть, что, в отличие от многих других потребностей, необходимость в обеспечении безопасности невозможно удовлетворить полностью. Она присутствует всегда и требует постоянного к себе внимания, поскольку в различных ситуациях любого пользователя подстерегают самые разные опасности, и особенно эта проблема становится актуальной в связи со всеобщей глобализацией и всесторонним использованием современных информационных технологий [1].

Одна из задач, которая неразрывно связана с обеспечением безопасности, является персонализация объекта/личности, нацеленная на получение информации об объекте. Одним из основных механизмов в этом случае выступает система видеонаблюдения, которая в последнее время внедряется в различных социальных объектах, таких как: торгово-развлекательные центры, парковки, банки, дома и т.д. Главной целью такого интенсивного внедрения является, конечно же, безопасность. Люди хотят быть под защитой, а в случае опасности или нападения им нужны «защитники» или свидетели, чтобы в процессе найти предполагаемого преступника. Здесь видеонаблюдение раскрывает себя в полной мере. Конечно, можно сказать, что на видео не всегда различимы приметы преступников, однако чаще всего приметы различимы, что существенно облегчает поиск и поимку. В мире миллионы камер прямо сейчас следят за нами и дело здесь не в «Большом Брате», а в потребности безопасности. Первые кто воспользовался такой системой, были правоохранительные органы. Основной задачей внедрения системы являлось захват лица из толпы и его последующая идентификация с преступными лицами. В настоящее время кибер структуры окончательно потеряли веру в такие системы, однако о прекращении финансировании таких проектов информации нет.
Несмотря на это, некоторые правительственные учреждения все же используют идентификацию в качестве системы безопасности, например, для исключения подтасовки голосов на выборах. На данный момент распознавание лица, а также биометрия используется различными странами для контроля иммиграционных процессов. Например, когда иностранный гражданин получает визу, он предоставляет отпечатки пальцев и свои фотографии. Отпечатки пальцев и фотографии сверяются с базой данных известных преступников и подозреваемых в терроризме. После прибытия, те же отпечатки пальцев и фотографии будут сверяться, чтобы убедиться, что человек, который получил визу один и тот же.

Поскольку такие системы становятся менее дорогими, это приводит к их распространению. Аэропорты, банки – вполне рациональное применение. Программа обеспечивает быстрый досмотр пассажиров, которые самостоятельно прошли регистрацию в программе. В аэропорту имеются специальные линии для зарегистрированных пользователей, чтобы максимально ускорить процесс проверки документов, на основе предоставленных данных. Также это перспективно для банкоматов, где будет происходить быстрая идентификация лица, что позволит исключить набор PIN-кода, а в будущем полный отказ от пластиковых карт, чтобы защитить клиентов от кражи персональных данных или мошеннических операций.

Если говорить о процессе распознавания лиц, то развитие идет достаточно быстро. Качество изображений растет с каждый годом, растет и пропускная способность каналов, совершенствуются характеристики ЭВМ. Сам алгоритм идентификации лица работает по принципу «сверки» копии объекта с «оригиналом» его изображения. Вначале происходит анализ толпы для обнаружения лиц. Следующим шагом происходит обработка по индивидуальным ориентирам лица, называемыми узловыми точками, чтобы впоследствии составить цифровой шаблон [2]. Любое лицо уникально и имеет примерно 80 узловых точек, в числе которых ширина губ или носа, глубина посадки глазниц, вид бровей или скул и т.д. Все это преобразуется в цифровой код, который в свою очередь служит уникальным «отпечатком лица». По этим параметрам происходит вычисление сходств по базе изображений, например, с террористами или особо опасными преступниками. А сам шаблон уже не что иное, как цифровой код, никоим образом не относящийся к изображению. Однако следует отметить и главную проблему идентификации лиц в общественных местах – это невозможность слаженной «работы» людей с системой. Общество ведет себя естественно: разговаривает, движется и само собой не смотрит в камеры. Эти причины серьезно понижают корректность считывания обычных систем обнаружения. На смену такой системы приходит «третье» измерение. Его суть заключается в конвертации «двойного» изображения в трехмерное пространство. Такая система устраняет основные загвоздки обычных систем обнаружения лица: макияж, мимика и плохое освещение. В точке Х устанавливают 2 стереокамеры, которые делают пару снимком, на их основе создается объемная модель лица, отражающая его форму. Теперь они опираются не на узловые точки, а на те части лица, которые не подвержены мимике. Также такая система устойчива к различным наклонам головы, макияжу или раскраске, очкам или бороде. Моделирование происходит с большей точностью, по сравнению с обычными системами идентификации лиц. Такая технология работает в реальном времени, это значит, что людям не нужно смотреть в камеру или останавливаться перед ней. Также она корректно работает с естественным освещением [3]. Это позволяет существенно увеличить процент обнаружения лиц. Дальнейшее развитие идентификации объекта по его снимку предложила корпорация Identix [4]. В одном из своих проектов она исследовала текстурные свойства кожи и добилась значительных успехов. Результатом их работы стало разбиение кожи на более мелкие участки, благодаря чему, можно определить уникальные модификаторы кожи, другими словами, они применили и усовершенствовали метод «отпечатка» пальцев. Бесспорно, такая система идентификации в совокупности с «третьим» измерением увеличит показатели распознавания лиц. Это означает, что в дальнейшем, применение данных методов вместе позволит минимизировать изменения выражения лица или влияния мимики, а также наличие или отсутствие усов, бороды, очков. Пол, раса – все это не будет иметь никакого значения. Конечно, сейчас говорить о таких внушительных изменениях довольно рано, однако компаний, исследующих поведение объекта по его изображению, становится все больше, в том числе и на российском рынке.


Библиографический список
  1. Чмыхало, А.Ю. – Социальная безопасность: учебное пособие / А.Ю. Чмыхало. – Томск: ТПУ, 2007. – 168с.
  2. Кухарев, Г.А. – Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии / Г.А. Кухарев, Е.И. Каменская, Ю.Н. Матвеев, Н.Л. Щеголева; подред М.В. Хитров. – Санкт-Петербург: Политехника, 2013. – 388с.
  3. Земцов, А.Н. - Алгоритмы распознавания лиц, и их применение в системах биометрического контроля доступа / А.Н. Земцов. – Германия: LAP, 2011. – 128c.
  4. Софт для идентификации лиц [Электронный ресурс] // Персональный сайт Компания Identix. Все права защищены. © 1996-2016 URL: https://www.identix.com/ (дата обращения 3.04.2016).


Все статьи автора «Громов Константин Сергеевич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация