Разработка методов распознавания и построение информационно-поисковых систем идентификации человека по его фотопортрету

• Автор: Долгов, Сергей Викторович
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 183 с. : ил.

Список сокращений

1 РАСПОЗНАВАНИЕ ЧЕЛОВЕКА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА

1.1. Постановка задачи

1.2. Задача распознавания человека по изображению лица. Использование результатов ее решения

1.3. Основные классы решаемых задач

1.3.1. Поиск изображения в больших базах данных

1.3.2. Задача контроля доступа

1.3.3. Задача контроля фотографии в документах

1.4. Методы распознавания человека по изображению лица. Сравнительный анализ

1.4.1. Метод главных компонент

1.4.2. Метод линейного дискриминантного анализа

1.4.3. Метод гибких контурных моделей лица
1.4.4. Метод сравнения эластичных графов
1.4.5. Методы, основанные на геометрических характеристиках лица
1.4.6. Метод сравнения эталонов
1.4.7. Оптический поток
1.4.8. Сравнительный анализ методов распознавания изображений
1.5. Коммерческие системы распознавания и приложения
1.5.1. Отечественные коммерческие разработки
1.5.2. Зарубежные коммерческие разработки
1.6. Выводы
2 АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА
2.1. Необходимость исследования алгоритма распознавания
2.2. Технология распознавания человека по изображению лица
2.3. Алгоритм эластичного графа
2.3.1. Вейвлеты
2.3.2. Эластичный граф
2.3.3. Понятие джета
2.3.4. Представление лица и общее знание о структуре
лица
2.3.5. Сравнение джетов
2.3.6. Функция подобия графов
2.3.7. Алгоритм автоматической разметки графа

2.3.8. Распознавание
2.4. Влияние степени сжатия изображения лица на результат распознавания
2.5. Выделение ключевых признаков
2.5.1. Необходимость выделения ключевых признаков при распознавании человека
2.5.2. Определение пола человека по фронтальному изображению его лица
2.5.3. Алгоритмы определения угла поворота лица в
глубину
2.6. Выводы
3 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИПС РАСПОЗНАВ АНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ ЛИЦА
3.1. Требования к системе
3.2. Хранение данных
3.3. Описание информационного хранилища
3.4. Алгоритм сохранения данных
3.5. Поиск данных
3.5.1. Алгоритм идентификации персоны по двум изображениям. Алгоритм поиска персоны в базе данных
3.5.2. Оптимизация алгоритма поиска персоны в базе данных. Алгоритм поиска персоны в базе данных с использованием пользовательских функций и представления
3.5.3. Алгоритм поиска персоны в базе данных с использованием хранимой процедуры
3.5.4. Иерархический поиск персоны в базе данных
3.6. Сравнительный анализ алгоритмов поиска персоны в базе данных
3.7. Выбор функциональной структуры ИПС
3.8. Сравнительный анализ функциональных структур ИПС
3.9. Выводы
4 РАЗРАБОТКА, ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ОПЫТНОГО ОБРАЗЦА ИПС
4.1. Требования, предъявляемые к опытному образцу ИПС
4.2. Блок-схема организации вычислительного процесса
4.3. Средства разработки и тестирования
4.4. Библиотека функций для обработки изображений и реализации алгоритма эластичного графа
4.5. Структура опытного стенда
4.6. Комплексное тестирование опытного образца ИПС
4.7. Выводы
Заключение
Библиографический список
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АРМ Автоматизированное Рабочее Место
БД База Данных
ипс Информационно-поисковая система
ИПС СП Информационно-поисковая система специального применения
НС Нейронная Сеть
СеМО Сети Массового Обслуживания
смо Система Массового Обслуживания
СУБД Система Управления Базами Данных
чусетсском Технологическом институте (США, Кембридж). Коммерческие компании и властные структуры во многих американских штатах и в ряде других стран используют систему компании Унза£е вместе с идентификационными удостоверениями, например, водительскими правами.
Система ТгиеРасе компании ЛВгоя (США). В системе распознавания лиц ТгиеРасе компании Мцоб используется технология нейронных сетей, а сама система применяется в комплексе выдачи наличных денег корпорации Мг.РаугоП и установлена в казино и других увеселительных заведениях многих штатов США.
Система г1Ч-Гасе компании ZN (Германия). После фиаско, которое потерпели американцы со своими вариантами дешевых систем, надежды, возлагавшиеся на немецких конкурентов, возрасли. гР1-Расе является однозначным победителем в этой неравной схватке систем распознавания лица. В объем поставки наряду с программным обеспечением входят компьютер и специальная камера, вмонтированная в консоль современного дизайна. Элемент для видео-наблюдаения включает в себя не только камеру, а также специальные фильтры и инфракрасные диоды, которые освещают человека во время сьемки. Последние исключают возможность использования фотографии для получения несанкционированного доступа. В стоимость системы включена помощь специалиста при ее инсталляции.
Первичная регистрация на 2>}-Расе проходит удивительно быстро и легко: достаточно сделать один снимок. гЫ-Расе - верифицирующая система. Владелец идентифицируется при помощи чип-карты или бесконтактного транспондера. Администрирование хорошо продуманно и организовано, поэтому на подготовку к работе не требуются значительных затрат времени.