Transcript Системы динамического выделения биометрических признаков и распознавания человека в условиях некооперативности процесса наблюдения на основе использования синхронизированных датчиков изображений высокого разрешения и акустических датчиков и интеграция с.

Системы динамического выделения
биометрических признаков и
распознавания человека в условиях
некооперативности процесса
наблюдения на основе использования
синхронизированных датчиков
изображений высокого разрешения и
акустических датчиков и интеграция с АИС
«Портрет-Поиск» и экспертными комплексами
Дмитрий Заварикин
ЗАО «Вокорд Телеком»
Решения для экспертнокриминалистических подразделений
•
АПК "Видеошумоочистка“ - Аппаратно-программный комплекс
автоматической шумоочистки цифровых видео- и фото-материалов и
цифровой обработки изображений для улучшения визуального
восприятия при показе изображений при внесении их в базы учётов
различных направлений:
•
АПК Видеобанк - Аппаратно-программный комплекс (АПК) «Видеобанк»
чтения, хранения и воспроизведения видеоинформации с различных
цифровых и аналоговых носителей и преобразования форматов
записанной видеоинформации к унифицированному формату ЭКЦ МВД
•
АПК «Vocord VoiceID» модуль автоматический поиск и верификация
дикторов по базам фоноучетов. Интеграция с АПК ведения
криминалистических учетов разного направления "Портрет-Поиск" в
соответствии с приказов МВД №70 от 10.02.2006
•
Статические и динамические 3D-технологии. Стереосъемка и 3Dреконструкция моделей объектов различных классов: лиц, черепов и
предметов изъятых с МП
Требования к изображениям лиц
• ЭКЦ МВД РФ. «Криминалистические требования на
установку и эксплуатацию телевизионных систем
наблюдения»
• ЭКЦ МВД РФ. «Особенности портретной
криминалистической идентификации с использованием
видеоизображений»
• ЭКЦ МВД РФ. «Применение компьютерных технологий при
производстве портретной экспертизы: Методические
рекомендации»
• ЭКЦ МВД РФ. «Оптимизация обработки
идентификационных признаков элементов лица человека с
помощью компьютерных технологий».
Требования ГОСТ Р
ИСО/МЭК 19794-5-2006
Стандарт Российской Федерации ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2006
"Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая.
Форматы обмена биометрическими данными. Часть 5. Данные
изображения лица" . Требования:
•
Не менее 120 пикселов между центрами глаз;
•
Допустимые отклонения изображения лица от фронтального ракурса – не
более 15 угл. град.
•
Динамический диапазон изображения – не менее 42 дБ (7 бит);
•
Чересстрочная развертка не допускается
•
Разрешение изображения лица полного фронтального типа должно
составлять не менее 200 пиксел на горизонтальный размер головы
Требования к качеству
изображений лица полного
фронтального типа
•200 пиксел на горизонтальный размер
головы
• не менее 120 пиксел на расстоянии
между центрами глаз (межзрачковое
расстояние).
CCTV
Изображения, получаемые с систем
«традиционного» видеонаблюдения (CCTV),
основанных на стандартах PAL, NTSC
не удовлетворяют
требованиям ГОСТ
VOCORD NetCam
•
•
•
•
•
•
•
•
Разрешение до 5 мегапиксел
(2592х1944)
Частота кадров от 12 до 200 кадр/с
Разрядность АЦП: до 12 бит
Интерфейс трансляции видеоданных
Gigabit Ethernet
Квантовая эффективность (550нм)
35-40%
Объективы: Canon-EF, C/CS-mount
Управление объективами:
фокусировка, диафрагма
Синхронизация видеокамер для
создания систем 3D-зрения
Интерфейсы VOCORD NetCam
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Интерфейс управления
моторизированным объективом
Порт RS-232/422/485 для
управления любыми
исполнительными устройствами.
«Тревожные» входы для
подключения датчиков и
других камер в режиме
синхронизации.
Порт Gigabit Ethernet с функцией
Power over Ethernet.
Интерфейс для подключения
отдельного источника питания.
Программируемые индикаторы
соединения.
1
2
4
6
3
5
Решаемые задачи
• Стерео- фотограмметрия (3D-позиционирование
объектов)
• 3D-реконструкция и Распознавание 3D-объектов
• Распознавание лиц по 3D-моделям
• Контроль дорожной обстановки
• Распознавание типов, марок автомобилей
VOCORD FaceControl
Аппаратно-программный комплекс VOCORD FaceControl
предназначен для автоматического некооперативного выделения
изображений лиц из панорамного видеопотока и их последующего
распознавания.
VOCORD FaceControl
Области применения
 Места массового пребывания людей: площади, стадионы
 Транспортные узлы: аэропорты, вокзалы, автостанции
 Пограничные паспортновизовые контрольные пункты
 Проходные и контрольно-пропускные пункты.
 Общественные учреждения
Структурная схема VOCORD FaceControl
ЕИТКС
АИС
«ПортретПоиск»
VOCORD FaceControl
Возможности системы VOCORD FaceControl
• Автоматическое выделение и сопровождение лиц в поле
зрения видеокамеры.
• Автоматическое формирование базы фотографий лиц,
попавших в поле зрения камеры.
• Система выделения изображений лиц может работать в
двух режимах:
– сохранение серии изображений при межкадровом
прослеживании лица;
– сохранение для каждого лица одного наилучшего
изображений;
• Автоматическое распознавание лиц по результатам
сравнения с базой эталонных изображений.
• Трансляция видеоизображений по сети.
VOCORD FaceControl
Схема работы
Рубеж контроля пассажиропотока
VOCORD FaceControl
FRVT-2006
Достижения современных алгоритмов
2D-распознавания лиц в исследовании
Face Recognition Vendor Test FRVT-2006
Стереозрение и
«многоракурсное синхронное зрение»
Синхронные
датчики
изображений
Съюстированная
оптическая
система
Автоматический
учет
геометрии
сцены
Синхронизация работы камер
КАМЕРА 1
Управляющая
OUT
Ethernet
Видеоданные ↓
Управление ↑
КАМЕРА 2
КАМЕРА 3
IN
Ethernet
Видеоданные ↓
IN
Ethernet
Видеоданные ↓
Высокая точность синхронизации
Видеопоток 1
Время = t
Видеопоток 2
Видеопоток 3
Время = t±∆tmax
Время = t±∆tmax
t
∆ max = 50 мкс
диффузное («стандартное») освещение
Реконструкция 3D-моделей на
основе стереоизображений
•
•
•
•
Разрешение стерео пары изображений: 1000 х 1500 пиксел
Время экспонирования: 10 мсек
Стереобаза: 11 см
Расстояние до объекта: ~ 1.5 м
3D-реконструкция –
вычислительно-ёмкая задача
Время
расчета
8 сек
Эталонная вычислительная платформа:
1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт
3D-реконструкция –
вычислительно-ёмкая задача
Время
расчета
50 сек
Эталонная вычислительная платформа:
1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт
Эффективная расстановка
антропометрических точек
Автоматизация процесса поиска и
расстановки антропометрических
точек. Активная модель формы Кута
(ASM, Active Shape Model)
Расширенный набор из 68 точек,
предложенных проектом M2VTS
Для выделения лица на изображении
и его элементов (глаз) реализован
алгоритмы детектирования ВиолаДжонс (Viola-Jones) и Роули (Rowley)
Пространственные координаты
Высокая точность
Новые эффективные алгоритмы
распознавания «3D»
Методы быстрого сравнения по антропометрическим точкам
Методы сравнения 3D-поверхностей
VOCORD VoiceID - модуль
распознавания человека по голосу
Рубеж
контроля 1
Сервер Сервер БД VOCORD
идентификации
Phobos
VOCORD
Tahion
Достоверность
распознавания
Микрофоны
Рубеж
контроля N
Сервер Сервер БД VOCORD
идентификации
Phobos
Микрофоны
При сравнении пары
речевых сигналов,
передаваемых по
одному и тому же
каналу связи, и
длительности
входного сигнала
не менее 15 сек
<91 %
При сравнении пары
речевых сигналов,
передаваемых по
разным каналам
связи, и
длительности
входного сигнала
не менее 15 сек
< 85%
VOCORD VoiceID - модуль
распознавания человека по голосу
•
Достоверность работы системы при распознавании неизвестного диктора:
–
–
•
•
•
•
•
•
•
•
не менее 91 % при сравнении пары речевых сигналов передаваемых по одному и тому
же каналу связи и длительности .входного сигнала не менее 15 сек.;
не менее 85 % при сравнении пары речевых сигналов передаваемых по разным каналам
связи и длительности входного сигнала не менее 15 сек.;
Автоматическая адаптация к окружающим шумам и канальным искажениям;
Возможность работы (мониторинга) системы в режиме реального времени;
Время верификации входного сигнала длительностью 1 сек. в сравнение с одной
“дикторской карточкой”: не более 0.35 сек.;
Продолжительность речевого сигнала неизвестного диктора, используемого для
корректной идентификации в режиме реального времени: не менее 3 сек.;
Продолжительность сигнала для корректного получения индивидуальных
особенностей диктора, используемых при построении “дикторской карточки”: не
менее 60 сек.;
Время вычисления индивидуальных особенностей диктора, используемых при
построении “дикторской карточки”: не более 3 минут;
Максимальное количество “дикторских карточек” хранимых системой: Не
ограничено;
Формат базы данных информационной структуры “дикторских карточек”: SQL;
VOCORD Tahion
Интегрированная территориально
распределенная система безопасности
•
Высокое качество видеоматериалов
•
Видеоаналитика
•
Сетевая распределённая архитектура
•
Масштабируемость
Архитектура VOCORD Tahion
АПК чтения, хранения и воспроизведения фото- и
видеоинформации с различных цифровых и аналоговых
носителей
«Видеобанк»
• преобразование форматов записанной
видеоинформации к унифицированному формату ЭКЦ
МВД.
• аппаратные устройства чтения информации цифровых
сменных носителей и видеорегистраторов стандартных и
нестандартных форматов:
– MJPEG; MPEG-1,2,4,7;
– форматы Wavelet-кодирования, MJPEG2000
– форматы DCT-кодирования, H.26x, форматы закрытых
платформ;
• интеграция с АИС «Портрет-поиск»;
• интеграция c АРМ «Видеошумоочистка»;
АРМ шумоочистки и улучшения визуального восприятия
цифровых фото- и видеодокументов
«Видео-шумоочистка»
Аппаратно-программный комплекс (АПК) «Видео-Шумоочистка» обработки и
восстановления аналоговой и цифровой фото-, видео- , а также
сопровождающей ее аудиоинформации. АПК включает в себя компьютерную
платформу, аппаратные устройства сопряжения с АПК «Видеобанк», АРМ
управления воспроизведением видеоиформации и обработки и шумоочистки
изображений методами:,
•
Шумоочистка видео-материалов методами:
–
–
–
–
–
–
–
–
–
шумоподавление методом накопления;
нерезкого маскирования;
эффективное расширение динамического диапазона методом нелинейного
выравнивания яркости,
автоматическая регулировка яркости и контраста,
компенсация блокинг-искажений алгоритмов сжатия видеоинформации,
адаптивное подавление высокочастотного шума.
нелинейная фильтрация,
адаптивное приведение чересстрочной развертки к прогрессивной
устранение смазывания движущихся объектов ;
«Видео-шумоочистка»
нелинейная фильтрация высокочастотного шума
«Видео-шумоочистка»
Повышение чёткости изображения методами
шумоподавления + нерезкого маскирования
«Видео-шумоочистка»
оригинал
сглаживание
интерполяция
адаптивный метод
адаптивное приведение чересстрочной развертки
к прогрессивной
«Видео-шумоочистка»
Нелинейное выравнивание яркости и адаптивное
расширение динамического диапазона
«Видео-шумоочистка»
Аффинное
преобразование и
приведение
изображения к
фронтальному
ракурсу
Системы динамического выделения
биометрических признаков и
распознавания человека в условиях
некооперативности процесса
наблюдения на основе использования
синхронизированных датчиков
изображений высокого разрешения и
акустических датчиков и интеграция с АИС
«Портрет-Поиск» и экспертными комплексами
Дмитрий Заварикин
ЗАО «Вокорд Телеком»