 |
Петросянц Виктор Срегеевич
Факультет: Вычислительных технологий и информатики
Специальность: Программное обеспечение автоматизированных систем
Тема выпускной работы:
Исследование моделей, методов и алгоритмов принятия решений на основе индуктивного синтеза базы для распознования личности.
|
Автореферат
Введение
Постоянное увеличение объёмов обрабатываемой информации приводит к тому, что всё большее её количество передаётся только электронным путём (т.е. без получения копии на твёрдом носителе). Увеличивается количество сделок, совершаемых с помощью электронных средств связи, – от покупок в Интернет-магазинах и аукционах до игр на биржах. Возникла потребность введения так называемой «электронной подписи». В некоторых странах, приняты законы, подтверждающие юридическую силу электронной подписи. Однако проблема надёжного распознавания пользователя ресурсов с ограниченным доступом (в том числе и компьютерных сетей) остаётся открытой. Отчасти поэтому в области обработки информации в последние годы наблюдается бум разработки систем идентификации человека по биометрическим признакам.
Актуальность
C каждым годом растёт объём обрабатываемой информации, что требует формализации и последующей алгоритмизации процессов, ранее выполнявшихся вручную. Одним из ключевых понятий в автоматической обработке информации является “распознавание” объектов определённого класса. Когда алгоритмы выполняют распознавание на уровне эксперта-человека, автоматизация ведёт к ускорению работы систем обработки данных и повышению их эффективности.
В настоящее время активно развиваются биометрические технологии – «методы и технические средства получения и использования биометрических данных человека в целях его идентификации». Их целью является разработка автоматизированных систем идентификации человека на основе биометрических признаков: отпечатков пальцев, характеристик голоса и речи, рисунка радужной оболочки глаза, изображения лица. Это связано с тем фактом, что на данный момент основным препятствием для дальнейшего развития информационных сред, различного рода виртуальных сервисов и т.п. является проблема надёжной идентификации (верификации) пользователя. Ожидается, что применение подобных систем существенно уменьшит количество преступлений, связанных с несанкциониро¬ванным доступом, в том числе и в компьютерных сетях, причём именно технология идентификации человека на основе изображений лиц признана наиболее приемлемой для массового применения, так как она не требует физического контакта с устройством, ненавязчива, естественна и, в потенциале, может обладать высокой надёжностью и скоростью.
П
Обзор существующих решений
Среди существующих работ в первую очередь нужно выделить диссертацию на соискание учёной степени кандидата технических наук Самаля Дмитрия Ивановича(г. Минск , 2002 г.).
В диссертационной работе Самаль Д. И. проведенно исследование и разработаны следующие алгоритмы:
- алгоритм поиска области лица на фотопортрете и локализации центров зрачков, отличающиеся способностью находить в режиме реального времени центры зрачков на слабоконтрастных изображениях, полученных сканированием фотографии с удостоверения личности.
- алгоритм повышения контраста и нормализации цифровых фотопортретов, позволяющий представить анализируемые фотопортреты в едином масштабе и ориентации с близкими яркостно-контрастными характеристиками. Он отличается возможностью выравнивания яркостных характеристик как слабоконтрастных (полученных сканированием удостоверения личности) фотопортретов, так и контрастных изображений человека, поступивших с видеокамеры.
- алгоритмы поиска восьми основных антропометрических точек лица на цифровых фотопортретах. Впервые экспериментально опреде¬лены параметры фильтра Габора, применяемого для обнаружения этих точек, и параметры нормализации фотопортретов.
Определены информативные признаки изображения лица человека на основе антропометрических точек. Особенностью набора признаков является робастность к возрастным изменениям внешности человека, освещённости, макияжу и не значите льным вариациям ракурса съёмки, инвариантность к масштабу, яркости и контрасту.
Научная новизна
Разработаны алгоритмы для идентификации человека по цифровым фотопортретам на основе геометрических признаков. Их основными отличиями от существующих алгоритмов являются: работа в условиях отсутствия априорной информации о людях, устойчивость к возрастным изменениям людей, изображённых на обрабатываемых фотопортретах.
Основная часть
На этапе формирования базы данных выполняется нормализация всех фотопортретов, представленная в виде блоков «поиск области лица», «поиск центров зрачков», «улучшение яркости, контраста». Затем, происходит выделение информативных признаков: сначала выполняется функция поиска антропометрических точек, затем функция вычисления антропометрических признаков. Во избежание ошибок предусмотрена возможность ручной коррекции координат антропометрических точек лица. Вычисленные на их основе антропометрические признаки представляют собой вектор, который хранится в базе.
Заполнение информации (записи) об объекте выполняется оператором. Вводятся фамилия, имя, отчество объекта и дополнительная информация о нем, формирующая вектор дополнительных признаков.
На основании вектора антропометрических признаков и вектора дополнительных признаков формируется конечный вектор для занесения в базу данных.
Решение об идентификации по наблюдаемому объекту принимается на основе импликативной БkЗ с помощью дедуктивного вывода решающего правила.
ов знаний осуществляется в два этапа. В первую очередь находится квант знаний для принятия решений, т.е. пересечение наблюдаемого кванта с базой квантов знаний, а во вторую происходит инвертирование полученного кванта для принятия решения.
Заключение
С каждым днем системы распознавания личностей по фотопортрету совершенствуются, их разработчики стремятся довести их до возможности идентификации со 100%-степенью достоверности и качества, применяя и совершенствуя все новые и новые способы,модели, методы и алгоритмы,чтобы их полнейшее внедрение было оправдано теми результатами которые от них ожидаются. Таким образом, исследование методологий, алгоритмических баз и структур подобных систем является важной научно-технической проблемой. В данной работе авторы на основе некоторых изученных алгоритмов и новом методе хранения и выборки полученной информации предлагают новый подход к решению поставленной задачи.
Данная работа не является оконченным исследованием. При дальнейшем развитии возможно существенное улучшение функционирования данной системы путем модернизации отдельных модулей, так и внесение новых.
Литература
1. Wu C. and Huang J. Human face profile recognition by computer// Pattern Recognition.- 1990. -Vol.23. - No. 3/4. . P. 255-259 с.
2. Daughman J. Face and Gesture Recognition: Overview // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1997. – Vol. 19. – P. 675-676 с.
3. Представление и использование знаний: Пер. с япон./ Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. - М.: Мир, 1989. - 220 с.
4. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. - М.: Мир, 1989. - 293 с.
5. Поспелов Д.А. Типология интеллектуальных систем.М.: Ассоциация искусственного интеллкта. 1994.-43 с.
|
|
