Основні методи розпізнавання облич

В даний час існує чотири основні методи розпізнавання облич[12]:

а) аналіз "відмінних рис";

б) "eigenfaces";

в) спосіб "автоматичної обробки зображення облич".

г) аналіз на основі "нейронних мереж";

Всі ці способи розрізняються складністю реалізації та метою застосування.

2.2.1 "Eigenface"

"Eigenface" можна перекласти як "власне обличчя". Ця технологія використовує двовимірні зображення у градаціях сірого, які представляють відмінні характеристики зображення обличчя. Прийом "eigenface" часто використовуються в якості основи для інших методів розпізнавання особи.

Комбінуючи характеристики 100 - 120 "eigenface" можна відтворити велику кількість осіб. У момент реєстрації, "eigenface" кожної конкретної людини представляється у вигляді ряду коефіцієнтів. Для режиму встановлення достовірності, в якому зображення використовується для перевірки ідентичності, "живий" шаблон порівнюється з уже зареєстрованим шаблоном, з метою визначення коефіцієнта відмінності. Ступінь відмінності між шаблонами і визначає факт ідентифікації. Технологія "eigenface" оптимальна при використанні в добре освітлених приміщеннях, коли є можливість сканування особи у фас.

2.2.2 Аналіз "відмінних рис"

Методологія аналізу "відмінних рис" - найбільш широко використовувана технологія ідентифікації. Ця технологія подібна методикою "Eigenface", але більшою мірою адаптована до зміни зовнішності або міміки людини (усміхнене або похмуре обличчя). У технології "відмінних рис" використовуються десятки характерних особливостей різних областей особи, причому з урахуванням їх відносного розташування. Індивідуальна комбінація цих параметрів визначає особливості кожної конкретної особи. Обличчя людини унікальне, але досить динамічне, тому що людина може посміхатися, відпускати бороду і вуса, натягати окуляри - все це збільшує труднощі процедури ідентифікації. Таким чином, наприклад, при посмішці спостерігається деяке зміщення частин обличчя, розташованих біля рота, що в свою чергу буде викликати подібний рух суміжних частин. Враховуючи такі зміщення, можна однозначно розпізнавати людину і при різних мімічних змінах обличчя. Так як цей аналіз розглядає локальні ділянки обличчя, допустимі відхилення можуть перебувати в межах до 25° в горизонтальній площині, і приблизно до 15° у вертикальній площині і вимагає досить потужною і дорогої апаратури, що відповідно скорочує ступінь розповсюдження даного методу.

2.2.3 Аналіз на основі "нейронних мереж"

У методі, заснованому на нейронної мережі, характерні особливості обох облич - зареєстрованого та перевіряється порівнюються на збіг. "Нейронні мережі" використовують алгоритм, який встановлює відповідність унікальних параметрів обличчя перевіряється людини і параметрів шаблону, що знаходиться в базі даних, при цьому застосовується максимально можливе число параметрів. У міру порівняння визначаються невідповідності між обличчям перевіряємого і шаблону з бази даних, потім запускається механізм, який за допомогою відповідних вагових коефіцієнтів визначає ступінь відповідності обличчя, що перевіряється шаблоном з бази даних. Цей прийом збільшує якість ідентифікації обличчя у складних умовах.

2.2.4 Спосіб "автоматичної обробки зображення обличчя»

Прийом "автоматичної обробки зображення обличчя" - найбільш проста технологія, що використовує відстані і відношення відстаней між легко визначаються точками обличчя, такими як очі, кінець носа, куточки рота. Хоча даний спосіб не настільки потужний як "eigenfaces" або "нейронна мережа", він може бути досить ефективно використаний в умовах слабкої освітленості.