RU2175148C1 - Method for recognizing person identity - Google Patents
Method for recognizing person identity Download PDFInfo
- Publication number
- RU2175148C1 RU2175148C1 RU2000108177/09A RU2000108177A RU2175148C1 RU 2175148 C1 RU2175148 C1 RU 2175148C1 RU 2000108177/09 A RU2000108177/09 A RU 2000108177/09A RU 2000108177 A RU2000108177 A RU 2000108177A RU 2175148 C1 RU2175148 C1 RU 2175148C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- face
- person
- image
- standards
- identified
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
- G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
- G07C9/37—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к системам авторизованного доступа, а также конкретно к способам идентификации человека на основе анализа структуры его лица. The invention relates to authorized access systems, and also specifically to methods for identifying a person based on an analysis of the structure of his face.
Известны способы идентификации человека на основе анализа структуры его лица по видеоизображению, основанные на выделении и анализе характерных черт лица - глаз, бровей, носа, рта и т.п. (см., например, US Patent N 5710833, jan. 20, 1998). Known methods for identifying a person based on the analysis of the structure of his face in a video image, based on the selection and analysis of the characteristic features of the face - eyes, eyebrows, nose, mouth, etc. (see, for example, US Patent N 5710833, jan. 20, 1998).
Известны также способы идентификации, основанные на оценке интерактивных характеристик лица, в частности путем построения и оценки набора профилей яркости в поле зрения лица (см., например, L.Sircvich et al., 1987 Optical Society of America, "Low-dimensional procedure for the characterization of human faces", pp. 519-524). Identification methods are also known based on the assessment of interactive characteristics of the face, in particular by constructing and evaluating a set of brightness profiles in the field of view of the face (see, for example, L. Circvich et al., 1987 Optical Society of America, "Low-dimensional procedure for the characterization of human faces ", pp. 519-524).
Недостатками первого способа являются большие временные и вычислительные затраты на идентификацию и высокая стоимость оборудования, необходимого для реализации способа из-за высоких требований, предъявленных к оптическому датчику, равномерности и монохромности освещения объекта идентификации. The disadvantages of the first method are the large time and computational cost of identification and the high cost of equipment necessary to implement the method due to the high requirements imposed on the optical sensor, uniformity and monochrome illumination of the identification object.
Недостатками второго способа являются низкая надежность распознавания, неустойчивость результатов распознавания к яркостно-контрастной изменчивости изображения. The disadvantages of the second method are the low reliability of recognition, the instability of the recognition results to the brightness-contrast image variability.
Наиболее близким по технической сущности способом идентификации, выбранным в качестве прототипа, является способ, предусматривающий проверку наличия лица на изображении, полученном с помощью видеокамеры, определение местонахождения глаз на изображении, привязку положения других черт лица относительно глаз, определение характерных особенностей в некоторых точках лица, во время верификации подсчет признаков сходства с эталонами и сравнение с порогом (см., например, US Patent N 5164992, nov. 17, 1992). The closest in technical essence identification method, selected as a prototype, is a method that involves checking for the presence of a face in an image obtained with a video camera, locating the eyes in the image, linking the position of other facial features relative to the eyes, determining characteristic features at some points on the face, during verification, counting signs of similarity with standards and comparison with a threshold (see, for example, US Patent No. 5164992, nov. 17, 1992).
Недостатками прототипа являются низкие надежность и скорость распознавания и высокая стоимость оборудования для реализации распознавания. The disadvantages of the prototype are low reliability and speed of recognition and the high cost of equipment for the implementation of recognition.
В изобретении ставятся задачи повышения надежности распознавания, увеличение скорости распознавания и снижение стоимости оборудования для идентификации человека на основе анализа структуры его лица. Эти задачи решены в способе идентификации человека в системах авторизованного доступа на основе анализа структуры его лица, включающем операцию обучения системы с предварительным построением набора эталонов лиц людей, подлежащих идентификации, отражающих различные фазы поворота лиц, выявлением характерных признаков из эталонов и записью их в память вычислительного устройства, операцию распознавания с получением с помощью оптического датчика в реальном масштабе времени в формате входного устройства компьютера видеоизображения, содержащего, по крайней мере, одно лицо человека, подлежащее идентификации, анализом видеоизображения с помощью вычислительного устройства для выделения лица человека и выявления характерных признаков предъявленного лица, сравнением этих признаков с признаками эталонов, хранящихся в памяти вычислительного устройства для формирования решения о идентификации и дообучении системы, и операцию дообучения системы авторизованного доступа, в котором набор эталонов строят с использованием оптического датчика в процессе совершения определенных движений головой человека, подлежащего идентификации, таким образом, что набор эталонов представляет собой дискретные двумерные информационные поля, содержащие информацию о характерных фазах поворота лица упомянутого человека, из этой информации одним из известных способов выделяют часть в виде области информационного поля, относящуюся к лицу упомянутого человека, внутри выделенной области производят операцию нормализации фона, заключающуюся в построении первого и второго дополнительных изображений путем усреднения яркостей точек выделенной области, относящейся к лицу человека с использованием масок с различной линейной размерностью и последующем поточечном вычитании первого дополнительного изображения из второго дополнительного изображения с получением таким образом нормализованного полутонового изображения части двумерного информационного поля, относящейся к лицу упомянутого человека, строят черно-белое изображение этой области, содержащее две градации яркости, после этого проводят фильтрацию шумов на черно-белом изображении, с использованием антропометрических данных на черно-белом изображении лица выделяют горизонтальную полосу, включающую изображение глаз, оценивают фазу движения лица путем анализа асимметрии изображения внутри выделенной полосы, результаты оценки используют в качестве ключевой информации для поиска в памяти вычислительного устройства эталонов лиц с фазами, близкими к оцененной фазе, разбивают черно-белое изображение с двумя градациями яркости на части, для каждой части определяют меру ее значимости в виде весового коэффициента, с использованием одного из известных методов производят сравнение этих частей с соответствующими частями эталонов лиц, найденных в памяти вычислительного устройства, и определяют количественную меру их сходства, на основании полученных в результате этого количественных данных и с учетом динамически настраиваемых порогов принятия решения о сходстве производят интегральную оценку меры сходства лица с каждым из эталонов, выбирают эталон, в сравнении с которым получена наилучшая интегральная оценка сходства, на основании одного из известных критериев принимают решение о включении дополнительных эталонов в набор эталонов, принадлежащих идентифицированному лицу для дообучения системы, при этом производят запись в память вычислительного устройства эталонов, полученных из дополнительных изображений уже идентифицированного лица, сделанных в процессе идентификации и в последующие моменты времени. The invention aims to increase the reliability of recognition, increase the speed of recognition and reduce the cost of equipment for identifying a person based on an analysis of the structure of his face. These problems are solved in the method of identifying a person in authorized access systems based on the analysis of the structure of his face, including the operation of training the system with the preliminary construction of a set of standards of people's faces to be identified, reflecting various phases of facial rotation, identifying characteristic features from the standards and recording them in the computational memory devices, the recognition operation with obtaining using an optical sensor in real time in the format of the input device of the computer video image, sod neighing at least one face of a person to be identified by analyzing a video image using a computing device to isolate a person’s face and identifying characteristic features of a presented face, comparing these features with the features of the standards stored in the memory of the computing device to form a decision on identification and further education of the system , and the operation of retraining the authorized access system, in which a set of standards is built using an optical sensor in the process of making certain head movements of the person to be identified in such a way that the set of standards is a discrete two-dimensional information field containing information about the characteristic phases of the face rotation of the mentioned person, one of the known methods extracts a part in the form of an information field area related to the face of the mentioned person , inside the selected area, the background normalization operation is performed, which consists in constructing the first and second additional images by averaging the brightness of the point to the selected area related to the person’s face using masks with different linear dimensions and subsequent pointwise subtraction of the first additional image from the second additional image, thereby obtaining a normalized grayscale image of the part of the two-dimensional information field related to the person’s face, build a black and white image of this an area containing two gradations of brightness, then filter the noise in a black and white image using anthropo metric data on a black-and-white image of the face, a horizontal strip is selected that includes the image of the eyes, the phase of the movement of the face is estimated by analyzing the asymmetry of the image inside the selected strip, the evaluation results are used as key information to search in the memory of the computing device for face standards with phases close to the estimated phase , a black-and-white image with two gradations of brightness is divided into parts, for each part a measure of its significance is determined in the form of a weight coefficient, using one of Natural methods compare these parts with the corresponding parts of the standards of persons found in the memory of the computing device and determine a quantitative measure of their similarity, on the basis of the quantitative data obtained as a result of this and taking into account dynamically adjusted thresholds for decision making on similarity, an integral assessment of the measure of similarity of a person with each of the standards, choose a standard, in comparison with which the best integral assessment of similarity is obtained, on the basis of one of the known criteria decide of the inclusion of additional standards to a set of standards, belonging to a person identified for additional training system, with the record in the computing device memory standards derived from the additional images have identified a person made in the identification process and in subsequent times.
Отличие способа заключается в том, что набор эталонов строят с использованием оптического датчика в процессе совершения определенных движений головой человека, подлежащего идентификации, таким образом, что набор эталонов представляет собой дискретные двумерные информационные поля, содержащие информацию о характерных фазах поворота лица упомянутого человека, из этой информации одним из известных способов выделяют часть в виде области информационного поля, относящуюся к лицу упомянутого человека, внутри выделенной области производят операцию нормализации фона, заключающуюся в построении первого и второго дополнительных изображений путем усреднения яркостей точек выделенной области, относящейся к лицу человека, с использованием масок с различной линейной размерностью и последующем поточечном вычитании первого дополнительного изображения из второго дополнительного изображения, полученное таким образом нормализованное полутоновое изображение части двумерного информационного поля, относящейся к лицу упомянутого человека, строят черно-белое изображение этой области, содержащее две градации яркости, после этого проводят фильтрацию шумов на черно-белом нормализованном изображении, на черно-белом изображении лица выделяют горизонтальную полосу, включающую изображение глаз, например, с использованием антропометрических данных оценивают фазу поворота лица путем анализа асимметрии изображения внутри выделенной полосы, результаты оценки используют в качестве ключевой информации для поиска в памяти вычислительного устройства эталонов лиц с фазами поворота, близкими к оцененной фазе, разбивают черно-белое изображение с двумя градациями яркости на части, для каждой части определяют меру ее значимости в виде весового коэффициента, с использованием одного из известных методов производят сравнение этих частей с соответствующими частями эталонов лиц, найденных в памяти вычислительного устройства, и определяют количественную меру их сходства, на основании полученных в результате этого количественных данных и с учетом динамически настраиваемых порогов принятия решения о сходстве производят интегральную оценку меры сходства лица с каждым из эталонов, выбирают эталон, в сравнении с которым получена наилучшая интегральная оценка сходства, на основании одного из известных критериев принимают решение о включении дополнительных эталонов в набор эталонов, принадлежащих идентифицированному лицу для дообучения системы, при этом производят запись в память вычислительного устройства эталонов, полученных из дополнительных изображений уже идентифицированного лица, сделанных в процессе идентификации и в последующие моменты времени. The difference of the method lies in the fact that the set of standards is built using an optical sensor during certain movements of the person’s head to be identified, so that the set of standards is a discrete two-dimensional information field containing information about the characteristic phases of the face rotation of the person mentioned In one of the known methods of information, a part is allocated in the form of an information field area related to the person of the person mentioned, inside the selected area they produce the operation of normalizing the background, which consists in constructing the first and second additional images by averaging the brightness of the points of the selected area related to the person’s face, using masks with different linear dimensions and subsequent pointwise subtraction of the first additional image from the second additional image, thus obtained normalized grayscale image of the part a two-dimensional information field related to the person of the mentioned person, build a black and white image of this areas containing two gradations of brightness, then filter the noise on a normalized black and white image, a horizontal strip including an eye image is isolated on a black and white face image, for example, using the anthropometric data, the phase of face rotation is estimated by analyzing the image asymmetry inside the selected strip , the results of the assessment are used as key information for searching in the memory of a computing device of standards of persons with rotation phases close to the estimated phase, divided into A black-and-white image with two gradations of brightness per part, for each part a measure of its significance is determined in the form of a weight coefficient, using one of the known methods, these parts are compared with the corresponding parts of the standards of persons found in the memory of a computing device, and a quantitative measure of them is determined similarities, on the basis of the quantitative data obtained as a result of this and taking into account dynamically adjusted thresholds for deciding on the similarity, an integrated assessment of the face similarity measure each of the standards, choose a standard, in comparison with which the best integral similarity score is obtained, based on one of the known criteria, decide on the inclusion of additional standards in the set of standards belonging to the identified person for further training of the system, while the standards are recorded in the memory of the computing device, obtained from additional images of an already identified person taken in the identification process and at subsequent times.
Надежность распознавания достигается за счет разбиения изображения с обнаруженным лицом на части и введением весовых коэффициентов для каждой части, а также за счет использования упомянутых выше плавающих порогов. Recognition reliability is achieved by dividing the image with the detected face into parts and introducing weights for each part, as well as through the use of the above floating thresholds.
Повышение достоверности обнаружения и идентификации лица человека в предлагаемом способе достигается за счет точного определения фаз поворота лица в реальном масштабе времени, использования фильтрации шумов, возникающих в информационных каналах оптического датчика, в сочетании с процедурой автоматического дообучения и адаптивного критерия принятия решения об идентификации. Improving the reliability of detection and identification of a person’s face in the proposed method is achieved by accurately determining the phases of face rotation in real time, using the filtering of noise arising in the information channels of the optical sensor, in combination with the automatic training and adaptive criteria for deciding on identification.
Снижение стоимости и расширение области применения систем, использующих идентификацию личности, достигается за счет возможности использования менее прецизионных оптических датчиков, менее жестких требований к техническим характеристикам вычислительного устройства. Reducing the cost and expanding the scope of systems using identity identification is achieved due to the possibility of using less precision optical sensors, less stringent requirements for the technical characteristics of a computing device.
Увеличение скорости распознавания достигается за счет предварительной оценки фазы поворота предъявляемого лица в сочетании с процедурой ускоренного доступа к набору эталонов для людей, подлежащих идентификации, и использованием плавающих порогов принятия решения о сходстве. An increase in the recognition rate is achieved by a preliminary assessment of the phase of rotation of the presented person in combination with the procedure for accelerated access to a set of standards for people to be identified and the use of floating thresholds for deciding on similarities.
Предлагаемый способ может быть использован, например, в системе авторизованного доступа к конфиденциальной информации, хранящейся в памяти вычислительных устройств. The proposed method can be used, for example, in an authorized access system for confidential information stored in the memory of computing devices.
Предложенный способ идентификации иллюстрируется последовательностью операций, приведенных на фиг. 1, где:
1. Операция построения эталонов лиц, подлежащих идентификации.The proposed identification method is illustrated by the sequence of operations shown in FIG. 1, where:
1. The operation of building standards of persons to be identified.
2. Операция захвата изображения в последовательные моменты времени. 2. The operation of image capture at successive points in time.
3. Операция преобразования изображения в цифровой электрический сигнал. 3. The operation of converting the image into a digital electrical signal.
4. Запоминание цифрового электрического сигнала в запоминающем устройстве компьютера. 4. Storing a digital electrical signal in a computer storage device.
5. Операция выделения в цифровом электрическом сигнале части, относящейся к лицу идентифицируемого человека. 5. The operation of selection in a digital electric signal of the part related to the face of an identifiable person.
6. Операция выявления характерных признаков лица. 6. The operation to identify the characteristic features of the face.
7. Сравнение выявленных признаков лица с признаками эталонов лиц. 7. Comparison of the identified features of the face with signs of standards of persons.
8. Принятие решения об идентификации. 8. Decision making on identification.
9. Выработка управляющего воздействия. 9. The development of control action.
10. Операция реализации управляющего воздействия, заключающаяся в автоматическом доступе к авторизованной области данных, например, средствами операционной системы вычислительного устройства. 10. The operation of implementing the control action, which consists in automatic access to an authorized data area, for example, by means of the operating system of a computing device.
11. Принятие решения о дообучении системы, реализующей способ идентификации при превышении упомянутой выше количественной интегральной оценки некоторого априорно заданного порога, соответствующего требуемому квантиль-уровню вероятности на обучение. 11. Decision-making on retraining a system that implements an identification method if the above-mentioned quantitative integral assessment of a certain a priori threshold is exceeded that corresponds to the required quantile level of probability of learning.
12. Операция дообучения. 12. Retraining operation.
13. Операция формирования сигнала отказа. 13. The operation of generating a failure signal.
На первой операции реализации способа проводят предварительное построение эталонов лиц, подлежащих идентификации с помощью видеокамеры и вычислительного устройства в процессе слежения за человеком, которого в дальнейшем предстоит идентифицировать, за положением экранного объекта на дисплее. При слежении за экранным объектом лицо упомянутого человека принимает ряд фаз поворота в вертикальной и горизонтальной плоскости, которые фиксируются видеокамерой и преобразуются в цифровую информацию, содержащую характерные признаки лица. В качестве характерных признаков для выделения области лица используют признаки движения лица (смещение, направление и т.п.), находящегося в поле зрения видеокамеры, линейные размеры лица и его отдельных частей и т. п. Из общего объема цифровой информации выделяют части, соответствующие этим признакам, и записывают в память вычислительного устройства, присвоив им статус эталонов с адресами хранения. Таким образом, набор эталонов представляет собой дискретные двумерные информационные поля, содержащие информацию о характерных фазах поворота лица упомянутого человека. In the first operation of the method, a preliminary construction of the standards of persons to be identified with the help of a video camera and a computing device is carried out in the process of tracking a person who will later be identified, the position of the display object on the display. When tracking a screen object, the person of the person mentioned takes a series of rotation phases in the vertical and horizontal plane, which are captured by a video camera and converted into digital information containing characteristic features of the face. As characteristic features for distinguishing a face area, use is made of the signs of movement of the face (displacement, direction, etc.) that is in the field of view of the camera, linear dimensions of the face and its individual parts, etc. Parts corresponding to the total amount of digital information are distinguished these signs, and write to the memory of the computing device, assigning them the status of standards with storage addresses. Thus, the set of standards is a discrete two-dimensional information field containing information about the characteristic phases of the face rotation of the person mentioned.
При появлении в поле зрения видеокамеры человека его изображение захватывают в последовательные моменты времени (операция 2). Далее полученную видеоинформацию подвергают преобразованию в цифровой электрический сигнал. Цифровую информацию анализируют с помощью вычислительного устройства и запоминают. На операции 5 выделяют часть информации, относящуюся к области лица. When a person appears in the field of view of a video camera, his image is captured at successive times (operation 2). Next, the obtained video information is converted into a digital electrical signal. Digital information is analyzed using a computing device and stored. In operation 5, a portion of information related to the face area is isolated.
Выделение производят в соответствии с алгоритмом, приведенным на фиг. 2. Isolation is performed in accordance with the algorithm shown in FIG. 2.
Алгоритм выделения области изображения, относящейся к лицу, включает следующие операции:
14 задержка цифрового сигнала электрического сигнала;
15 выделение контуров объектов анализируемых изображений одним из известных методов, например путем определения первой производной яркости сигнала по координате;
16 получение разностного изображения, соответствующего движущимся контурам, путем поточечного вычитания яркостей точек с одинаковыми координатами;
17 поиск точек, определяющих верхнюю границу области движения, соответствующих верхним точкам границы головы;
18 определение боковых и нижней границ области движения.The algorithm for selecting a region of an image related to a face includes the following operations:
14 delay digital signal electric signal;
15 selection of the contours of objects of the analyzed images by one of the known methods, for example, by determining the first derivative of the signal brightness with respect to the coordinate;
16 obtaining a differential image corresponding to the moving contours by pointwise subtraction of the brightness of points with the same coordinates;
17 search for points defining the upper boundary of the area of motion corresponding to the upper points of the border of the head;
18 determination of the lateral and lower boundaries of the area of motion.
Внутри выделенной области производят операцию нормализации фона, заключающуюся в построении первого и второго дополнительных изображений путем усреднения яркостей точек выделенной области, относящейся к лицу человека, с использованием масок с различной линейной размерностью и последующем поточечном вычитании первого дополнительного изображения из второго дополнительного изображения. Получают таким образом нормализованное полутоновое изображение части двумерного информационного поля, относящейся к лицу упомянутого человека. Затем из нормализованного полутонового изображения одним из известных методов бинаризации строят черно-белое изображение этой области, содержащее две градации яркости. После этого проводят фильтрацию шумов на черно-белом изображении, и с использованием, например, антропометрических данных на черно-белом изображении лица выделяют горизонтальную полосу, включающую изображение глаз. Разбивают черно-белое изображение лица с двумя градациями яркости на части, для каждой части определяют меру ее значимости в виде весового коэффициента. На операции 6 выявляются характерные признаки лица, позволяющие, во-первых, найти наиболее близкие к предъявляемому лицу эталоны из наборов, хранящихся в памяти вычислительного устройства и, во-вторых, произвести сравнение признаков предъявленного лица с признаками эталонов. В качестве признаков первого типа используют, например, результаты оценки асимметрии изображения в полосе, содержащей брови и глаза. Результаты оценки в виде численного коэффициента используют в качестве ссылочного значения при поиске эталонов лиц в запоминающем устройстве. В качестве признаков второго типа используют результаты сравнения 7 с эталоном, которое производится с использованием одного из известных критериев, например критерия Фишера, определяющего интегральную оценку сходства предъявленного изображения лица с его эталоном на основе построения функций плотности вероятности путем непосредственной обработки исходной априорной вероятности при условии достижения максимума функцией правдоподобия. Inside the selected area, the background normalization operation is performed, which consists in constructing the first and second additional images by averaging the brightness of the points of the selected area related to the person’s face, using masks with different linear dimensions and subsequent pointwise subtraction of the first additional image from the second additional image. In this way, a normalized grayscale image of a part of a two-dimensional information field related to the face of said person is obtained. Then, from a normalized grayscale image, using one of the known binarization methods, a black-and-white image of this region containing two gradations of brightness is built. After that, noise is filtered on a black and white image, and using, for example, anthropometric data on a black and white image of a face, a horizontal strip is selected that includes the image of the eyes. A black-and-white image of a face with two gradations of brightness is divided into parts, for each part a measure of its significance is determined in the form of a weight coefficient. At operation 6, characteristic features of the face are revealed, allowing, firstly, to find the closest standards to the presented person from the sets stored in the memory of the computing device and, secondly, to compare the features of the presented person with the signs of the standards. As signs of the first type, for example, the results of evaluating the asymmetry of an image in a strip containing eyebrows and eyes are used. The results of the evaluation in the form of a numerical coefficient are used as a reference value when searching for standards of persons in the storage device. As signs of the second type, the results of comparing 7 with a standard are used, which is performed using one of the well-known criteria, for example, Fisher’s criterion, which determines the integral assessment of the similarity of the presented face image with its standard based on the construction of probability density functions by directly processing the initial a priori probability, provided that maximum likelihood function.
С использованием одного из известных методов (см., например, А.Л. Горелик, Н. Б. Гуревич, В.А. Скрипкин, Современное состояние проблемы распознавания. М.: Радио и связь, 1985, стр. 53-67) производят сравнение этих ранее упомянутых частей лица с соответствующими частями эталонов лиц, найденных в памяти вычислительного устройства, и определяют количественную меру их сходства, на основании полученных в результате этого количественных данных и с учетом динамически настраиваемых порогов принятия решения о сходстве производят интегральную оценку меры сходства лица с каждым из эталонов, выбирают эталон, в сравнении с которым получена наилучшая интегральная оценка сходства. В качестве метода принятия решения можно использовать критерий Неймана-Пирсона, согласно которому максимизируется вероятность правильной идентификации предъявляемого лица человека при заданной вероятности ошибок второго рода [2]. Using one of the known methods (see, for example, A.L. Gorelik, N. B. Gurevich, V. A. Skripkin, Current status of the recognition problem. M: Radio and communication, 1985, pp. 53-67) compare these previously mentioned parts of the face with the corresponding parts of the standards of persons found in the memory of the computing device, and determine a quantitative measure of their similarity, based on the quantitative data obtained as a result, and taking into account dynamically adjusted thresholds for deciding on the similarity, an integral assessment of the measure navigational operations face with each of the standards, reference is selected, in comparison with that obtained by the best cumulative score of similarity. As a decision-making method, the Neumann-Pearson criterion can be used, according to which the probability of correct identification of a person’s face is maximized with a given probability of second-type errors [2].
Решение об идентификации (операция 8) принимается, если полученная количественно интегральная оценка превышает порог, соответствующий некоторому квантиль-уровню вероятности. The decision on identification (operation 8) is taken if the quantitatively obtained integral estimate exceeds a threshold corresponding to a certain quantile probability level.
Для повышения надежности распознавать в предлагаемом способе предусмотрена операция дообучения 12. На основании одного из известных критериев в соответствии с этим принимают решение 11 о включении дополнительных эталонов в набор эталонов, принадлежащих идентифицированному лицу. При этом производят запись в память вычислительного устройства эталонов, полученных из дополнительных изображений уже идентифицированного лица, сделанных в процессе идентификации и в последующие моменты времени. To increase the reliability of recognition in the proposed method provides an additional training 12. Based on one of the known criteria, in accordance with this, a decision 11 is made on the inclusion of additional standards in the set of standards belonging to the identified person. In this case, the standards obtained from additional images of an already identified person made in the identification process and at subsequent times are recorded in the memory of the computing device.
Предлагаемый способ может найти широкое применение в системах авторизованного доступа. The proposed method can be widely used in authorized access systems.
Способ может быть применен в системах доступа к закрытым источникам информации, охранных системах, в системах мониторинга в общественных местах, например, для поиска лиц, находящихся в розыске. The method can be applied in access systems to closed sources of information, security systems, monitoring systems in public places, for example, to search for persons on the wanted list.
Claims (1)
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000108177/09A RU2175148C1 (en) | 2000-04-04 | 2000-04-04 | Method for recognizing person identity |
| PCT/RU2001/000010 WO2001075774A1 (en) | 2000-04-04 | 2001-01-12 | Method for person identification |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2000108177/09A RU2175148C1 (en) | 2000-04-04 | 2000-04-04 | Method for recognizing person identity |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2175148C1 true RU2175148C1 (en) | 2001-10-20 |
Family
ID=20232733
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2000108177/09A RU2175148C1 (en) | 2000-04-04 | 2000-04-04 | Method for recognizing person identity |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2175148C1 (en) |
| WO (1) | WO2001075774A1 (en) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006014097A1 (en) * | 2004-08-04 | 2006-02-09 | Daulet Kulenov | Method for automatically determining the conformity of a normalised electronic image with a face image |
| RU2302026C2 (en) * | 2005-01-05 | 2007-06-27 | Чжань ЖАНЬ | Digital camera providing selection of optimal moment for taking photos |
| RU2304307C1 (en) * | 2006-03-29 | 2007-08-10 | Юрий Витальевич Морзеев | Method for identification of a person by his face image |
| RU2320261C2 (en) * | 2006-04-05 | 2008-03-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственное предприятие "Лазерные системы" | Method for producing papillary fingerprint image |
| WO2009035377A3 (en) * | 2007-09-13 | 2009-05-07 | Inst Of Applied Physics Ras | Method and device for facial identification of a person |
| RU2365995C2 (en) * | 2005-01-31 | 2009-08-27 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | System and method of recording two-dimensional images |
| RU2431191C2 (en) * | 2009-01-27 | 2011-10-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Method for personal identification through digital facial image |
| RU2437154C2 (en) * | 2006-02-06 | 2011-12-20 | Бундесдруккерай Гмбх | Method to assess image quality, method to generate document, computer software product, user interface, data file and electronic device |
| US8374914B2 (en) | 2008-08-06 | 2013-02-12 | Obschestvo S Ogranichennoi Otvetstvennostiu “Kuznetch” | Advertising using image comparison |
| RU2528140C1 (en) * | 2013-03-12 | 2014-09-10 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное объединение "Карат" (ОАО "НПО КАРАТ") | Method for automatic recognition of objects on image |
| RU2536677C2 (en) * | 2013-04-09 | 2014-12-27 | ООО "НеоБИТ" | Method of pattern recognition in digital image |
| WO2014209150A1 (en) * | 2013-06-26 | 2014-12-31 | Sherbakov Andrei Yuryevich | Method for stream transformation of video image based on specified template |
| RU2543950C2 (en) * | 2011-12-28 | 2015-03-10 | Кэнон Кабусики Кайся | Image forming apparatus and control method therefor |
| RU2735629C1 (en) * | 2019-12-10 | 2020-11-05 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Method of recognizing twins and immediate family members for mobile devices and mobile device realizing thereof |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7369685B2 (en) * | 2002-04-05 | 2008-05-06 | Identix Corporation | Vision-based operating method and system |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5164992A (en) * | 1990-11-01 | 1992-11-17 | Massachusetts Institute Of Technology | Face recognition system |
| WO1993015474A1 (en) * | 1992-01-31 | 1993-08-05 | Orbot Systems Ltd. | Method of inspecting articles |
| US5323470A (en) * | 1992-05-08 | 1994-06-21 | Atsushi Kara | Method and apparatus for automatically tracking an object |
| DE19634769A1 (en) * | 1995-08-30 | 1997-03-06 | Siemens Corp Res Inc | Computer vision system using neural network |
| RU2093890C1 (en) * | 1995-09-08 | 1997-10-20 | Серебренников Олег Александрович | Method for person recognition and device which implements said method |
| US5699449A (en) * | 1994-11-14 | 1997-12-16 | The University Of Connecticut | Method and apparatus for implementation of neural networks for face recognition |
| US5710833A (en) * | 1995-04-20 | 1998-01-20 | Massachusetts Institute Of Technology | Detection, recognition and coding of complex objects using probabilistic eigenspace analysis |
| US5715325A (en) * | 1995-08-30 | 1998-02-03 | Siemens Corporate Research, Inc. | Apparatus and method for detecting a face in a video image |
| US5960099A (en) * | 1997-02-25 | 1999-09-28 | Hayes, Jr.; Carl Douglas | System and method for creating a digitized likeness of persons |
| WO1999053430A1 (en) * | 1998-04-13 | 1999-10-21 | Eyematic Interfaces, Inc. | Vision architecture to describe features of persons |
-
2000
- 2000-04-04 RU RU2000108177/09A patent/RU2175148C1/en not_active IP Right Cessation
-
2001
- 2001-01-12 WO PCT/RU2001/000010 patent/WO2001075774A1/en not_active Ceased
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5164992A (en) * | 1990-11-01 | 1992-11-17 | Massachusetts Institute Of Technology | Face recognition system |
| WO1993015474A1 (en) * | 1992-01-31 | 1993-08-05 | Orbot Systems Ltd. | Method of inspecting articles |
| US5323470A (en) * | 1992-05-08 | 1994-06-21 | Atsushi Kara | Method and apparatus for automatically tracking an object |
| US5699449A (en) * | 1994-11-14 | 1997-12-16 | The University Of Connecticut | Method and apparatus for implementation of neural networks for face recognition |
| US5710833A (en) * | 1995-04-20 | 1998-01-20 | Massachusetts Institute Of Technology | Detection, recognition and coding of complex objects using probabilistic eigenspace analysis |
| DE19634769A1 (en) * | 1995-08-30 | 1997-03-06 | Siemens Corp Res Inc | Computer vision system using neural network |
| US5715325A (en) * | 1995-08-30 | 1998-02-03 | Siemens Corporate Research, Inc. | Apparatus and method for detecting a face in a video image |
| RU2093890C1 (en) * | 1995-09-08 | 1997-10-20 | Серебренников Олег Александрович | Method for person recognition and device which implements said method |
| US5960099A (en) * | 1997-02-25 | 1999-09-28 | Hayes, Jr.; Carl Douglas | System and method for creating a digitized likeness of persons |
| WO1999053430A1 (en) * | 1998-04-13 | 1999-10-21 | Eyematic Interfaces, Inc. | Vision architecture to describe features of persons |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006014097A1 (en) * | 2004-08-04 | 2006-02-09 | Daulet Kulenov | Method for automatically determining the conformity of a normalised electronic image with a face image |
| RU2302026C2 (en) * | 2005-01-05 | 2007-06-27 | Чжань ЖАНЬ | Digital camera providing selection of optimal moment for taking photos |
| RU2365995C2 (en) * | 2005-01-31 | 2009-08-27 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | System and method of recording two-dimensional images |
| RU2437154C2 (en) * | 2006-02-06 | 2011-12-20 | Бундесдруккерай Гмбх | Method to assess image quality, method to generate document, computer software product, user interface, data file and electronic device |
| RU2304307C1 (en) * | 2006-03-29 | 2007-08-10 | Юрий Витальевич Морзеев | Method for identification of a person by his face image |
| RU2320261C2 (en) * | 2006-04-05 | 2008-03-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Научно-производственное предприятие "Лазерные системы" | Method for producing papillary fingerprint image |
| WO2009035377A3 (en) * | 2007-09-13 | 2009-05-07 | Inst Of Applied Physics Ras | Method and device for facial identification of a person |
| RU2382408C2 (en) * | 2007-09-13 | 2010-02-20 | Институт прикладной физики РАН | Method and system for identifying person from facial image |
| US8374914B2 (en) | 2008-08-06 | 2013-02-12 | Obschestvo S Ogranichennoi Otvetstvennostiu “Kuznetch” | Advertising using image comparison |
| US8718383B2 (en) | 2008-08-06 | 2014-05-06 | Obschestvo s ogranischennoi otvetstvennostiu “KUZNETCH” | Image and website filter using image comparison |
| US8762383B2 (en) | 2008-08-06 | 2014-06-24 | Obschestvo s organichennoi otvetstvennostiu “KUZNETCH” | Search engine and method for image searching |
| RU2431191C2 (en) * | 2009-01-27 | 2011-10-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) | Method for personal identification through digital facial image |
| RU2543950C2 (en) * | 2011-12-28 | 2015-03-10 | Кэнон Кабусики Кайся | Image forming apparatus and control method therefor |
| US9041832B2 (en) | 2011-12-28 | 2015-05-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Imaging apparatus and method for controlling the same |
| RU2528140C1 (en) * | 2013-03-12 | 2014-09-10 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное объединение "Карат" (ОАО "НПО КАРАТ") | Method for automatic recognition of objects on image |
| RU2536677C2 (en) * | 2013-04-09 | 2014-12-27 | ООО "НеоБИТ" | Method of pattern recognition in digital image |
| WO2014209150A1 (en) * | 2013-06-26 | 2014-12-31 | Sherbakov Andrei Yuryevich | Method for stream transformation of video image based on specified template |
| RU2735629C1 (en) * | 2019-12-10 | 2020-11-05 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Method of recognizing twins and immediate family members for mobile devices and mobile device realizing thereof |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2001075774A1 (en) | 2001-10-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2175148C1 (en) | Method for recognizing person identity | |
| JP3469031B2 (en) | Face image registration apparatus and method | |
| JP4156430B2 (en) | Face verification method and system using automatic database update method | |
| US6661907B2 (en) | Face detection in digital images | |
| EP0551941B1 (en) | Classifying faces | |
| CN106169071B (en) | An attendance method and system based on dynamic face and badge recognition | |
| KR100361497B1 (en) | Method of extraction of face from video image | |
| US20080267458A1 (en) | Face image log creation | |
| CN107230267B (en) | Intelligence In Baogang Kindergarten based on face recognition algorithms is registered method | |
| KR100824757B1 (en) | Biometric method using gait | |
| KR20170006355A (en) | Method of motion vector and feature vector based fake face detection and apparatus for the same | |
| JP2000259814A (en) | Image processing apparatus and method | |
| CN101089875A (en) | Face authentication apparatus, face authentication method, and entrance and exit management apparatus | |
| EP3035235A1 (en) | Method for setting a tridimensional shape detection classifier and method for tridimensional shape detection using said shape detection classifier | |
| KR101652261B1 (en) | Method for detecting object using camera | |
| CN110674680B (en) | Living body identification method, living body identification device and storage medium | |
| CN114519897B (en) | Human face living body detection method based on color space fusion and cyclic neural network | |
| CN114067401A (en) | Target detection model training and identity verification method and device | |
| CN109190528A (en) | Biopsy method and device | |
| JP2006236260A (en) | Face authentication device, face authentication method, and entrance / exit management device | |
| RU2316051C2 (en) | Method and system for automatically checking presence of a living human face in biometric safety systems | |
| CN120124032A (en) | Intelligent lock unlocking method and system based on face image processing | |
| JP2002208011A (en) | Image matching processing system and image matching method | |
| RU2315352C2 (en) | Method and system for automatically finding three-dimensional images | |
| JP2005084979A (en) | Face authentication system, method and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20080405 |