Розглянуто нову інформаційну технологію розпізнавання зображень облич людей у великих базах даних. Запропонована технологія з використанням досягнень комп'ютерних наук розширює наукові методи ототожнювання людини. Ці методи використовуються у криміналістичному вченні про зовнішній вигляд людини - габітоскопії.

Представлен новый метод идентификации человека по изображению лица при помощи набора из 8 геометрических характеристик, полученных из изображения лица и реализованного на обычной нейронной сети. Экспериментальные результаты доказали, что предложенный метод дает большую точность распознавания, чем другие существующие методы.

Запропоновано підхід від бінарного зображення підпису до напівтонового на основі перетворення Радона, що дає характерні "яскраві" точки для кожного екземпляра. Розроблено методи виділення характерних ознак підпису, які визначають його за автоматизованої ідентифікації (істина або підробка), у просторі вейвлет-перетворення, псевдофазовій системі координат, розкладання у сингулярних базисах; вектор параметрів, який інваріантний до повороту, обертання та зсуву на основі моментів Ху та Церніке. Для зменшення розміру простору ознак запропоновано створення карти підпису. Розроблено програмне забезпечення для розв'язання даної задачі. Наведено методичну та алгоритмічну базу автоматизованої ідентифікації та аналізу бінарних підписів на підставі розроблених інтегральних методів виділення ознак, ефективність якої обгрунтовано теоретично та підтверджено впровадженнями.

  Скачати повний текст

Представлены результаты исследования задач, возникающих при создании систем распознавания личности по радужной оболочки глаза (РОГ). Предложен новый двухуровневый подход к построению кода, описывающего полутоновое изображение РОГ. Проанализирована точность трех мер для сравнения сходства кодов РОГ разных людей. Исследования выполнены на изображениях глаз высокого разрешения (с радиусом РОГ порядка 500 и 1000 пикселей), а также на общедоступной базе изображений глаз со стандартным разрешением - CASIA-Iris-V3-Lamp (с радиусом РОГ порядка 90 - 110 пикселей).

Приведены результаты решения задачи обнаружения номеров государственной регистрации автотранспортных средств на изображениях. Решение основано на использовании каскада классификаторов в процессе мультимасштабного сканирования изображений для поиска однострочных номерных знаков. При построении каскада использованы классификаторы разных типов: начальные классификаторы основаны на анализе положения обучающих объектов в узлах многомерного куба, конечные - сформированы в виде линейной комбинации значений свойств с помощью алгоритма AdaBoost. Использование каскада смешанных классификаторов позволило увеличить быстродействие алгоритма обнаружения.

Рассмотрен метод векторного приближения для получения улучшенных шаблонов классов распознаваемых символов с наименьшей ошибкой классификации. Реализованный по данному методу алгоритм производит постепенное смещение вектора-изображения шаблона класса по направлению к векторам-изображениям ошибочно классифицированных символов таким образом, чтобы область, соответствующая данному классу, захватывала эти изображения.

Розглянуто задачу розпізнавання за обличчям людини з використанням великих баз даних. Запропоновано та досліджено два методи - головних компонент і метод виділення ознак за допомогою вейвлет-перетворення вхідних зображень з подальшим використанням головних компонент. Показано, що якість розпізнавання цих методів є приблизно однаковою, у цьому разі попередня вейвлет-обробка дозволяє значно зменшити кількість вхідної інформації, що є важливим для роботи в режимі реального часу.

Розроблено математичну модель процесу попереднього оброблення зображень в оптоелектронних системах ідентифікації особи за спектральними ознаками райдужки очей з використанням динамічної спектральної фільтрації. Наведено результати моделювання процесу первинного оброблення зображень.

Одной из актуальных проблем, связанных с безопасностью биометрических технологий, является обнаружение фальшивых и подвергшихся искусственному изменению папиллярных узоров (ИИПУ) отпечатков пальцев. Разработан эффективный метод обнаружения ИИПУ отпечатков пальцев на основе модифицированной модели когерентности поля ориентаций. Результаты экспериментов показывают, что метод хорошо выявляет изображения ИИПУ отпечатков пальцев. Предложенный метод не требует дополнительной обработки и использует результаты вычислений в традиционных блоках существующих систем распознавания отпечатков пальцев.

Рассмотрены методы решения задачи сегментации символов на изображениях номерных знаков автотранспортных средств на основе сопоставления с моделями расположения символов. Предложенные методы сопоставления позволяют учесть искажения в положении символов, связанные с ракурсом съемки автомобильного номерного знака, а также увеличить качество сегментации символов на изображениях с частичным затенением автомобильного номера.

Представлена концепция системы автоматического распознавания номерных знаков автотранспортных средств. Выделены основные этапы построения и функционирования автоматической системы распознавания номеров, которые являются отдельными взаимосвязанными подзадачами, допускающими самостоятельное рассмотрение. Рассмотрены особенности задач на каждом этапе и возможные пути их решения. Внимание уделено критериям оценки качества систем распознавания автомобильных номеров, которые во многом определяют используемые подходы в процессе разработки системы.

Машинозчитувана зона - необхідний атрибут сучасних подорожніх документів, вона присутня на паспортах громадян більшості країн світу, закордонних паспортах України, державних ідентифікаційних картках громадян. Вона містить два або три рядки символів, в яких кодується основна інформація про власника документа з метою її зчитування комп'ютером шляхом оптичного розпізнавання символів. Задача локалізації та розпізнавання символів машинозчитуваної зони є складною та актуальною для застосування у мобільних системах зчитування документів, оскільки алгоритми, призначені для стаціонарних систем, неможливо використати для зображень, що одержуються за допомогою веб-камери мобільного пристрою. Запропоновано новий підхід до локалізації та розпізнавання машинозчитуваної зони документів.

Представлено исследование идентификации человека по радужной оболочке глаза на основе алгоритма Даугмана, использующего преобразование вейвлетов Габора, чтобы извлечь фазную структуру радужной оболочки глаза. Произведен анализ предметной области и был выбран наилучший метод для определения человека по радужной оболочке глаза. При построении кода радужной оболочки используется пространственно-частотная свертка изображения фильтрами Габора. Рассмотрены также предобработка изображений радужной оболочки глаза и метод определения ее областей, свободных от ресниц, век и бликов.

Предложена новая модель для ориентационных полей отпечатков пальцев, которая может быть выражена как аргумент в рациональной комплексной функции. Она подходит для всех видов отпечатков пальцев. Результаты экспериментов показали, что производительность предложенной модели намного выше, чем у предыдущих моделей.

Исследованы на устойчивость алгоритмы идентификации отпечатков пальцев, основанные на методах деталей при условии использования функций локального выравнивания. В основном при снятии отпечатков пальцев с помощью сенсоров картинка отпечатка нелинейно искажается скручиванием или растяжением. Эти нелинейные искажения изменяют место положения и ориентацию деталей, тем самым уменьшая эффективность методов на них же и основанных, поэтому в сравнительных методах, использующих одно сочетание пар деталей, надежность уменьшается при увеличении расстояния между деталями. Отмечено, что можно повысить устойчивость алгоритмов, основанных на данных методах, если использовать локальное выравнивание изображений и нормализировать расстояние между парой деталей.

Проаналізовано роботу алгоритму активної моделі форми. Описано застосування даного алгоритму в системах визначення особливостей обличчя за його фотознімком. Запропоновано удосконалення алгоритму активної моделі форми, яке полягає у заміні стадії навчання стадією обчислення мінімаксної області і використання її для обмеження області пошуку контрольних точок обличчя. Наведенo результати експериментального дослідження швидкості роботи удосконаленого алгоритму.

Розроблено моделі та методи біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя. Запропоновано офтальмогеометричний підхід до ідентифікації людини за антропометричними точками з області очей, що використовує меншу кількість характеристичних ознак для розпізнавання людини без втрати якості розпізнавання. Досліджено модифікацію структури згорткової нейронної мережі, яка відрізняється від вже існуючих підвищеною узагальнювальною здатністю першого шару згортки, меншою кількістю змінних параметрів і підвищеною якістю розпізнавання. Розроблено модифікацію алгоритму навчання для узагальненої згорткової нейронної мережі на базі алгоритму зворотного поширення помилки, що надає можливість скороти час навчання мережі. Розроблено модифікацію структури мультикласифікатора, яка за рахунок використання нового набору класифікаторів і механізму їх взаємодії дозволила зменшити кількості помилок 1-го та 2-го роду. Запропоновано інформаційну технологію біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя на базі комплексу математичних моделей, методів і підходів біометричної ідентифікації людини за зображенням обличчя, що дозволяє вирішити в комплексі два класи задач - пошук зображення обличчя в базі з метою ідентифікації та попередній контроль доступу до об’єктів, які знаходяться під охороною.

Представлены свойства, реализация и оценки биометрической идентификации на основе метода Гарсия и метода главных компонент.

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.63-018.1 + Р811.241 + Х893.9(4УКР)413.1 ф3

Рубрики:

Комп'ютерна графіка і обробка зображень

Види пошкоджень за їх значенням в судово-медичній експертизі

Кримінальний процес окремих країн

Шифр НБУВ: Ж100472 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Наукова періодика України