ВВЕДЕНИЕ 6
1 Системы распознавания лиц 7
1.1 Обзор методов обнаружения лиц на цифровых изображениях 8
1.2 Предварительная обработка изображений 13
1.3 Методы распознавания лиц 14
1.4 Оценка эффективности систем распознавания 17
1.5 Современные системы распознавания лиц 19
1.5.1 Система «FaceVACS » компании «Cognitec Systems» 20
1.5.2 Система «NEC's Face Recognition» компании «NEC» 2 1
1.5.3 Система «LUNA SDK» компании «VisionLabs» 22
1.5.4 Система «VeriLook SDK» компании «Neurotechnology» 23
2 Разработка системы распознавания лиц в видеопотоках 25
2.1 Этапы обработка кадров видеопотока 25
2.1.1 Обнаружение лиц методом Виолы-Джонса 27
2.1.2 Фильтр Гаусса 29
2.1.3 LBP преобразование 29
2.1.4 Маска значимых областей изображения 30
2.1.5 Метод ближайшего соседа 3 1
2.2 Инструментарий разработки 33
2.3 Описание классов 33
2.4 Описание интерфейса системы 42
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
ПРИЛОЖЕНИЕ А 5 1
На сегодняшний день большинство предприятий уже начали использовать в своей охранной системе - СКУД (системы контроля и управления доступом). Ведь благодаря таким биометрическим системам идентификации можно значительно повысить безопасность предприятия и его сотрудников.
Ранее, для распознавания людей, на проходных предприятия устанавливали электронные турникеты со считывателями карт или отпечатков пальцев, но сегодня, в связи с бурным развитием биометрических технологий, компании все чаще переходят на другие методы распознавания, более точные и удобные. Например, распознавание лиц по видеопотоку в режиме реального времени.
В связи с таким стремительным ростом потребностей предприятий в биометрических системах распознавания, аналитики TrendForce ожидают, что рост интереса к технологиям распознавания лиц в ближайшие годы увеличится еще больше. По предварительным данным, рынок видеоаналитики к 2019 году достигнет 450 млн. долларов. Основная область применения технологии все так же будет связана с системами безопасности СКУД и системами мониторинга, но область их использования с каждым годом будет расширяться[1].
В связи с этим была определена цель данной выпускной квалификационной работы - разработка программной системы контроля доступа в видеопотоках на основе алгоритмов распознавания лиц.
Для достижения поставленной цели требуется:
- Выявить классификацию алгоритмов распознавания;
- Провести анализ существующих на рынке систем распознавания;
- Определить основные инструментальные средства для разработки;
- Спроектировать систему распознавания.
В результате данной выпускной квалификационной работы была спроектирована система распознавания лиц в видеопотоках на основе метода Виолы-Джонса и локальных бинарных шаблонов.
Разработанная система может использоваться при решениях различных задач видео аналитики, и, в первую очередь, имеет непосредственное применение в системах контроля доступа и идентификации личности.
Кроме этого, при написании работы был проведен обзор современных систем распознавания, выявлены недостатки и трудности, влияющие на эффективность их работы, изучены методы обработки изображений и произведен анализ современных алгоритмов распознавания.
Таким образом, задачи, поставленные перед началом научно-исследовательской работы, были полностью осуществлены.
А основными направлениями дальнейшего развития разработанной системы можно назвать улучшение работы классификатора лиц. Для чего, целесообразно будет заменить алгоритмы классификации на более совершенные.
