МОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИК

Разрабатываемая система предназначена для контроля направления взгляда. Проведен литературный анализ существующих методик регистрации глаз. Исходя из параметров движений, выбрана методика видеоокулоографии и сформулированы требования к блоку регистрации видеоизображения. Разработан и протестирован алгоритм определения направления взгляда по контрольным точкам в декартовой и полярной системах координат.

В работе приведен обзор методов формирования вектора признаков изображения лица с использованием фильтров Габора. Реализованы алгоритмы распознавания человека по изображению лица, основанные на использовании указанных методов. Приведены характеристики алгоритмов, полученные в результате испытаний.

В статье приведены результаты сценарных испытаний биометрической системы идентификации личности по 2D изображению лица. Проведена оценка влияния общего разрешения видеосистемы на эксплуатационные характеристики указанной биометрической системы.

Разработанный аппаратно-программный комплекс предназначен для бесконтактного измерения ЧСС в режиме реального масштаба времени. В состав комплекса входит вычислительный блок (IBM-совместимый персональный компьютер под управлением операционной системы Microsoft Windows 7), вэб-камера (разрешение 640 на 480 точек, цветовой формат RAW RGB 24 бита, частота выборок 30 кадров в секунду) и специально разработанное программное обеспечение. Принцип работы аппаратно-программного комплекса основан на регистрации видеоизображения лица человека и цифровой обработке кадров видеопоследовательности, направленной на выявление динамики изменений цвета лица. Возможность трактовать получаемые по указанному методу значения частот цветовых колебаний как оценки ЧСС методологически подтверждается технологией фотоплетизмографии, использующей схожий физический принцип работы и утвердившейся в качестве эффективного метода мониторинга кровенаполнения тканей. Проверка точности измерений разработанной системы показала, что погрешность измерений составляет ±10 ударов в минуту.

Актуальность разработки к адровых автоматизированных систем (КАС) обусловлена дефицитом надежных технологий и способов оценки антропометрических характеристик. Цель исследования состоит в разработке метода измерения антропометрических параметров лица объекта исследования с выделением в каждом случае уникальных характеристик, присущих конкретному фенотипу. В данной работе предлагается проанализировать актуальность создания КАС для оптимизации работы по выбору и селекции персонала, а также создания базы данных для дальнейших исследований в этой области. Анализ выполненных исследований и практических разработок в этой области показал, что разработку КАС рационально базировать на преимущественном использовании положений фенотипологии, но с учетом приемов физиогномики, допускающих применение статистических методов обработки данных. Практическое применение метода ориентировано на кадровые агентства и службы по работе с персоналом.

Рассматриваются вопросы определения разрешающей способности видеосистем, позволяющих получать изображение высокого качества, в соответствии с заданными условиями их применения в системах интеллектуального видеонаблюдения. Производится анализ свойств и компонентов оптических систем, на основании которого предлагаются рекомендации по расчету разрешающей способности, а также выбору ПЗС- КМОП-матриц и объективов в зависимости от задач, решаемых алгоритмами видеоаналитики.

В статье рассматриваются различные способы защиты идентификационных карт от подделки и технические особенности нанесения средств защиты на данные карты. Особое внимание уделено специальным элементам защиты с возможностью записи и хранения информации о владельце. Предложена схема, позволяющая создать качественную идентификационную карту с повышенным уровнем безопасности . Рассмотренный подход к защите идентификационных карт может быть применен и для других документов, удостоверяющих личность, таких как социальная карта, водительское удостоверение , паспорт и т. п.

Рассмотрена задача определения ракурса лица по его изображению. Проведен сравнительный анализ комплексов контрольных точек и моделей лица. Рассмотрен алгоритм POSIT для вычисления матрицы поворота и вектора параллельного переноса, совмещающих системы координат объекта и устройства регистрации изображения. Приведено описание метода определения ракурса лица с использованием параметрической модели лица CANDIDE-3 и алгоритма POSIT. Исследована зависимость точности определения ракурса лица от числа и набора используемых контрольных точек на верифицированной базе данных Pointing'04.

Современные технологии предлагают новые способы пользования компьютером, в частности, бесконтактное управление «мышью». В работе рассмотрены бесплатные программы, осуществляющие такое взаимодействие, выявлены их недостатки. В рамках создания подобной программы с более высокими характеристиками точности описаны алгоритмы определения центров зрачков как ключевой этап в построении биотехнической системы бесконтактного управления курсором «мыши», произведено их сравнение. Оптимальным алгоритмом в рамках поставленной задачи является алгоритм, построенный на увеличении порога бинаризации изображения и определении центра масс области, соответствующей положению зрачка.

В данной работе рассмотрены основные этапы разработки системы распознавания речи: произведен выбор фонем для распознавания, описаны алгоритмы выделения губ, выделения признаков зарегистрированных фонем, а так же алгоритм их классификации. Проанализированы результаты работы разработанной системы и на их основании сделаны выводы о качестве распознавания выбранных фонем и влиянии индивидуальных особенностей артикуляции на распознавание. Приведены результаты распознавания фонем русского языка, точность распознавания фонем русского языка составила 63 процента. Отличием данной работы является использование новых методов и алгоритмов выделения признаков фонем на изображении и их дальнейшей классификации.

В работе рассматривается алгоритм локализации контрольных точек на изображении лица на основе модели активной формы. Локализация контрольной точки проводится на основе расчета одномерных и двумерных признаков по области поиска для данной точки. Полученная совокупность точек корректируется в пространстве главных компонент для устранения чрезмерных отклонений от усредненной модели лица, полученной на этапе обучения. В работе проведено исследование зависимости точности локализации контрольных точек от параметров алгоритма и типа рассчитываемых признаков. Показана динамика изменения суммарной погрешности локализации на различных итерациях алгоритма и уровнях масштаба изображения. Показано преимущество использования LBP-фильтрации как метода предобработки изображения.

Исследование форм вербального и невербального поведений человека связано с регистрацией и интерпретацией больших объемов данных. Для объективизации анализа экспертам в области медицины, психоаналитики и безопасности необходима визуализация этих данных. В данной работе предлагается обзор и краткий анализ методов и алгоритмов визуализации данных большой размерности, включая встроенные в программную среду средства, методы прямого доступа к памяти, методы децимации и агрегации данных, а также методы аппроксимации кривых, представляющих эти данные; представляются результаты разработки и тестирования некоторых из этих методов. В качестве наиболее перспективного метода предлагается метод параллельной агрегации данных.

Данная статья посвящена краткому обзору и сравнению локальных дескрипторов, используемых для описания текстурных особенностей окрестности контрольных точек на изображениях. Рассмотрены дескрипторы на основе гауссовых фильтров, SIFT и самоподобных преобразований. Приведены результаты исследования качества локализации контрольных точек лица с использованием вышеперечисленных дескрипторов.

В статье описана система автоматического контроля допуска на основе анализа изображений лица. Система включает в себя камеру, персональный компьютер с программным обеспечением для анализа поступающих данных и исполняющее устройство. Принятие решения о доступе принимается на основе верификации личности по изображению лица и распознавания контрольного движения головы. Система способна работать в режиме реального времени и обеспечивает приемлемые вероятностные характеристики.