Inimene on võimeline teiste inimeste nägusid ära tundma tänu kuklaluu ja ajaliste lohkude piiril asuvale ajupiirkonnale - fusiform gyrus. Inimesed õpivad nägusid sünnist alates ära tundma ja juba nelja kuu vanuselt saab inimest selgelt eristada. Peamised asjad, millele inimene tähelepanu pöörab, on silmad, põsesarnad, nina, suu ja kulmud, samuti naha tekstuur ja värv. Samal ajal töötleb meie aju nägu tervikuna ja suudab tuvastada inimese isegi poole näo järgi. Aju võrdleb saadud pilti sisemise keskmise malliga ja leiab iseloomulikke erinevusi. Seetõttu tundub inimestele, et mõne teise rassi esindajad on "kõik ühes näos": inimeste sisemallid on häälestatud nende keskkonnale iseloomulike näojoontega. Kuidas näotuvastuse infosüsteem töötab - sellest täpsemalt tänases numbris!
Kõigepealt peab näotuvastussüsteem leidma pildilt näo ja valima selle ala. Selleks saab tarkvara kasutada mitmesuguseid algoritme: näiteks proportsioonide ja nahavärvi sarnasuse määramiseks, pildi kontuuride esiletõstmiseks ja nende vastavusse viimiseks nägude kontuuridega, sümmeetriate esiletõstmiseks närvivõrkude abil. Kõige efektiivsemaks peetakse Viola-Jonesi meetodit, mida saab reaalajas kasutada. Selle abil tuvastab süsteem näod isegi 30 kraadi pööramisel. Meetod põhineb Haari omadustel, mis on erineva kujuga mustvalged ristkülikukujulised maskid. Maskid asetatakse pildi erinevatele osadele ja algoritm summeerib kujutise kõigi pikslite heleduse, mis asuvad maski mustvalge osa all, ja arvutab seejärel nende väärtuste erinevuse. Seejärel võrdleb süsteem tulemusi kogunenud andmetega ja pärast pildi näo tuvastamist jätkab selle jälgimist, et valida optimaalne nurk ja pildi kvaliteet. Selleks kasutatakse liikumisvektori ennustusalgoritme või korrelatsioonialgoritme.
Pärast kõige edukamate piltide valimist jätkab süsteem näotuvastust ja selle võrdlemist olemasoleva andmebaasiga. See töötab samadel põhimõtetel nagu kunstnik joonistab portreesid - programm leiab inimese näolt kinnituspunktid, millest moodustuvad individuaalsed jooned. Reeglina eraldab programm umbes 100 sellist punkti. Näotuvastusprogrammide olulisemad mõõtmised on silmade vaheline kaugus, ninasõõrmete laius, nina pikkus, põsesarnade kõrgus ja kuju, lõua laius, otsaesise kõrgus ja muud parameetrid.
2D-piltide kasutamisel on võimalik nägu edukalt ära tunda ainult eestvaates pildistades ja heas valguses, mis sobib ettevõtete ja valitsusasutuste turvasüsteemide jaoks. Avalikes kohtades töötamiseks kasutatakse 3D-pilte. Mitmed sünkroniseeritud kaamerad võtavad hulga fotosid erinevate nurkade alt, mille põhjal moodustatakse objekti kolmemõõtmeline mudel, millega süsteem töötab, määrates kontrollpunktid. Pärast seda võrreldakse saadud andmeid andmebaasis saadaolevate andmetega ja kui parameetrid vastavad, tuvastatakse isik.
Lisaks 3D-mudelitele arendavad teadlased ka muid valdkondi. Näiteks on Identix loonud ülitäpse biomeetrilise näotuvastustehnoloogia, mis analüüsib naha tekstuuri - poore, jooni ja arme. Arendajate sõnul suurendab nende tehnoloogia kasutamine koos traditsioonilise näotuvastussüsteemiga töö täpsust 25%.
Järgmises osas räägime pangatähtedetektori toimimisest. Jää meiega!
Reklaamvideo:
