Библиотека
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИНЖЕНЕРИИ ДЛЯ РАСПОЗНОВАНИЯ ЛИЧНОСТИ
Петросяц В.С., Зори С.А.
Очень важной задачей органов внутренних дел является обеспечение защиты прав граждан, их жизни, здоровья и собственности, общественных и государственных интересов.
В настоящее время не существует систем распознование человека способных полностью заменить человека, а существующие системы, призванные помочь человеку, не всегда полно удовлетворяют выдвигаемым к ним требованиям.
1. Формулирование задачи.
На содержательном уровне проблема принятия решений формулируется так: «имеется цель, которую необходимо достигнуть. Имеется множество альтернативных путей достижения цели (решений). Необходимо выбрать наиболее эффективное решение согласно целевого критерия»
Лицу, принимающему решение, при этом приходится учитывать большое количество противоречивых требований, и, значит, оценивать варианты решений по многим критериям, которые значительно усложняют принятие решений, создавая при этом условия неопределенности, при этом лица, которые принимают решение, без дополнительной аналитической и компьютерной поддержки генерируют малоэффективные, а иногда и противоречивые решающие правила. Отсюда вытекает актуальность компьютерной поддержки принятия решений (СППР).
В настоящее время СППР рассматриваются как интеллектуальные системы, имеющие базу знаний, которые учатся на знаниях и обрабатывают знаниях. (ЗОСПР).
2. Существующие решения, краткий обзор систем и методов
Распознавание человека по изображению лица выделяется среди биометрических систем распознавания личности, тем что, во-первых, не требуют специального дорогостоящего оборудования, для большинства приложения достаточно, персонального компьютера и обычной видеокамеры, во-вторых, отсутствует физический контакт человека с устройством. Известно множество автоматических систем распознавания лиц: Smith&Wesson(система ASID), ImageWare(система FaceID), Images Epic Solutions, Miros(система TrueFace), VissageTechnology(система Vissage Gallery), Visionicks(система FaeID) и пр... Для решения задачи распознавания лиц были в этих системах предложены различные методики, среди которых можно выделить подходы, основанные на нейронных сетях, на разложении Карунена-Лоэва, на алгебраических моментах, линиях одинаковой интенсивности, эластичных эталонах сравнения. Однако, существующие системы далеки от совершенства, т.к. процент распознавания лиц на фотопортрете не высокий и не стабильный.
Рассмотрим основные методы и подходы, применяющиеся в подобных системах.
2.1 Антропометрический метод
Суть антропометрического метода заключается в выделении набора ключевых точек (или областей) лица и последующем выделении набора признаков. Каждый признак является либо расстоянием между ключевыми точками, либо отношением таких расстояний.
Кроме количественных признаков существуют качественные признаки, которые полнее описывают объект принятия решений: пол, тип, телосложение, рост.
В свою очередь каждый признак может принимать одно из нескольких возможных значений. Для того, чтобы представить количественные признаки в бинарном виде необходимо, основываясь на статистические данные, разбить диапазон допустимых значений признака на интервалы.
Таким образом, каждая личность, изображенная на фотопортрете может быть описана массивом признаков в виде последовательности нулей и единиц, порцией знаний.
|
