Rozpoznawanie twarzy

Działające obecnie systemy bezpieczeństwa, pomimo dużego nasycenia kamerami oraz ciągłej rejestracji danych video, nie posiadają cech aktywnej identyfikacji i weryfikacji obiektów. Proponowane rozwiązanie ma na celu przełamanie powyższych ograniczeń poprzez zapewnienie jednoznacznej weryfikacji osób, które pojawiają się przed obiektywem kamery oraz ich identyfikację.

W dziedzinie rozpoznawania twarzy wyróżniane są dwa podstawowe zagadnienia związane z prawidłową kategoryzacją osób: weryfikacja oraz identyfikacja. Pierwsze z nich odnosi się do przypadku, mocno zazwyczaj ograniczonej bazy personalnej, która oprócz typowych informacji osobowych oraz informacji klasycznego systemu weryfikacji lub kontroli dostępu, zawiera charakterystyki twarzy osób w niej zawartych. Owe charakterystyki twarzy nazywane są w terminologii rozpoznawania, deskryptorami twarzy. Tworzą one zwartą reprezentację twarzy danej osoby, co po pierwsze umożliwia efektywne przechowywanie wielkich baz danych osób identyfikowanych, a po drugie pozwala na szybkie ich porównywanie. Weryfikacja w systemach zabezpieczeń spełnia funkcję uzupełniającą w stosunku do już istniejących technologii weryfikacji, ale dzięki bardzo dużej skuteczności, dochodzącej do 100%, spełnia bardzo ważną rolę, gdyż pozwala naprawdę bardzo dokładnie zweryfikować osobę na podstawie wyglądu jej twarzy. Uniemożliwia to posługiwanie się np. skradzionymi kartami identyfikacyjnymi lub kartami płatniczymi, przez osoby niepowołane.

Identyfikacja jest zagadnieniem bardziej złożonym, które uwzględnia relacje dopasowania jeden do wielu oraz wielu do wielu. Ma ona zastosowanie szczególnie w systemach monitoringu obiektów (lotnisk, dworców, budynków użyteczności publicznej, itp.), w których umieszczonych jest wiele kamer, obserwujących jednocześnie wiele lokalizacji. Baza osobowa w przypadku zagadnienia identyfikacji jest zazwyczaj dużo większa niż w przypadku weryfikacji i zawiera deskryptory (opcjonalnie również fotografie) osób poszukiwanych lub niepożądanych w określonych miejscach.

Metoda, którą proponujemy w systemie M3S do rozpoznawania twarzy, oparta jest o algorytm analizy składowych głównych (PCA) oraz liniową analizę dyskryminacyjną Fisher