Авторы: Каркищенко А. Н., Гречухин И. А.
Рассматривается формальная постановка задачи построения характерных точек и оптимального контура лица в задаче статистической идентификации. Описывается процедура построения контура на основе статистической модели обучающей выборки. Дается формальное определение статистических классов. Описывается метод классификации лиц с помощью статистических классов. В заключение дается экспериментальное сравнение с известными методами классификации.
Последние десятилетия активно развиваются методы технического зрения, в том числе в системах безопасности. Возлагаемые на такие системы задачи состоят, в частности, в обеспечении эффективного и надежного наблюдения за доступом в контролируемые зоны. Целью разработки систем технического зрения является распознавание людей в наименее ограничительных условиях и за приемлемое время.
Существуют различные методы биометрической идентификации - по папиллярному рисунку, радужной оболочке, геометрии лица, сетчатке глаза, рисунку вен, геометрии рук, голосу, динамике рукописного почерка, сердечному ритму, походке. Ключевыми характеристиками систем идентификации являются ошибки первого и второго рода, скорость работы, устойчивость к изменениям среды, возможность удаленной идентификации, стоимость системы и др. Каждое из направлений идентификации обладает своими преимуществами и недостатками.
Распространенным подходом к бесконтактной идентификации является распознавание по геометрии лица. Соответствующие методы основаны на индивидуальности черт каждого человека. Данная область делится на два направления -2D-распознавание и SD-распознавание.
В данной работе рассматривается метод 2D-распознавания по лиjs٬%s,IPW lX!"9Ly5eDqzqI)(0@ d0e[b-we9x=Y
>"*QY*VfArh'3_lLxYCv\('M#T3Y!+SYkK}AtP+-km[9A
xdQؔ?M.aDž*jjfHq
C2UmndLG"V~.) {HVYD7/T6҂@/Ki-c ODqXDp /<<@:fI
)LayyXkʻ05^rPZ:b؝&?e7W|S?oYC,
XR9fojBʌ(~|ZoAaEHF
kr:!jQkd nf*X՜vf-lĥZATA}N%l:lv>hB
1*"%jі=EL(]Pp-(D.P㛝.mwLE&C-!ҍ@1DӍPQ<WN`J3aHѴd&s2>AmG57-x#@^3II;W5GGxsW! +nj
8D"痠b"9f֭[w
7ɘb^җ?՜ݹ攓;v戞VLd. e$sdx"?%CW;ģj/ڵ+T
ǎ˴cF &a:{Evdcuj.FWȪK~4;Wf
n:觷ZӶzͪGZmֶU-m--0q^:(^SN~ܝs<ܡ*mZb%:Z]?
daÛ_t҇.Ѕ]ȁ7NqƳ퐉éX6(4px~ּS)ʳ$MT,Ҕjd+ @nd;-VHDnuׄWL-֛i IWH
Eק]nV@b%LSm eݚիļ՜e J){:lmXx탃xURT;ncļeRĮ9B_cr {J^i
775i25UkH1lE+7kH
&"C-Uriڋg⪖`hTӥO^ <T3M(v-R2kq!f0hQmSxn$2W덀c[yD8gn̬tO^:=PR*OiZK\lVM-0388Sܴk1mB69G3H.mCJ "@ar
?EEڐ KHW.^غo:td!Oslrj۫+@ '1.a(BAv 6=ĉp-PW%DVPX^&0ͨVbG| _B$o0 (-1=4Af!=ĵqeM[4ܼXeMal J@N0Av0"XMZ\Ch
Zv{5$?D XAAC(XDX
Sх9ROd
Sv9G0SDF ' C;i+agm
=V<2BYt'Sf1/oZV$iiH 9nss"5 Н
%NI؆4 M'lJYC,ZZhE(L.a2)t8 2o%2+yy!iSxK)s[橅i^#\ǔ "6r+25i4<
y̧@ @ @9I:#T!ECKB~,pL(,Lm-.