УДК 004.932

ВЫДЕЛЕНИЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ В ЗАДАЧАХ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА

Мирзаева Гулмира Рустамовна
Научно-инновационный центр информационно-коммуникационных технологий при ТАТУ им. М. Ал-Хоразмий
Ташкентский государственный аграрный университет 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: , , , ,


Рубрика: 01.00.00 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Мирзаева Г.Р. Выделение геометрических признаков в задачах идентификации личности по изображению лица // Современные научные исследования и инновации. 2018. № 6 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2018/06/86880 (дата обращения: 14.06.2018).

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.

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

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.

Поделиться в соц. сетях

0

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. Br¨andle, 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.


Количество просмотров публикации: Please wait

Все статьи автора «Мирзаева Гулмира Рустамовна»


© 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