|
Трудоемкость решения задачи нахождения ключевых точек при этом приближается к трудоёмкости непосредственного распознавания изображения, и правильное нахождение ключевых точек на изображении во многом определяет успех распознавания [11]. Поэтому изображение лица человека должно быть без помех, мешающих процессу поиска ключевых точек. К помехам относят очки, бороды, украшения, элементы причёски, грима и макияжа. При этом предпочтительно освещение, равномерное и одинаковое для всех изображений. Кроме того, изображение лица должно иметь преимущественно фронтальный ракурс, возможно, с небольшими отклонениями. Выражение лица должно быть нейтральным. Это связано с тем, что в большинстве методов, нет модели учёта таких изменений. Таким образом, «геометрический» метод предъявляет повышенные требования к условиям съёмки, нуждается в надёжном механизме нахождения ключевых точек для общего случая. Кроме того, требуется применение более совершенных методов классификации или построения модели изменений. Отметим, что в общем случае этот метод нельзя назвать наилучшим из известных, однако для некоторых специфических задач применения он может быть достаточно перспективен. К таким специфическим задачам можно отнести задачу документного контроля [9, 10], при решении которой требуется сравнить изображение лица, полученного в текущий момент в реальном масштабе времени, с фотографией в документе. При этом других изображений этого человека не имеется, и, следовательно, применение механизмов классификации, основанных на анализе тренировочного набора изображений, исключено. 1.2.6. Метод сравнения эталонов Метод сравнения эталонов(Тетр1а1е МаСсЫп^), рассмотренный в [59], заключается в выделении т.н. эталонных областей лица на изображении (Рис. 1.8) и в последующем сравнении этих областей для двух различных изображений. Каждая совпавшая область увеличивает меру сходства 23 |
38 Рис. 1.8. Иллюстрация применения метода анализа геометрических характеристик лица На рис. 1.8 приведены идентификационные точки и расстояния, использование которых характерно: а) при криминалистической фотоэкспертизе; б) при построении автоматизированных систем идентификации. В процессе распознавания изображения по этому методу признаки неизвестного лица сравниваются с признаками, хранящимися в базе данных. Трудоемкость решения задачи нахождения ключевых точек при этом приближается к трудоёмкости непосредственного распознавания изображения, и правильное нахождение ключевых точек на изображении во многом определяет успех распознавания [16]. Поэтому изображение лица человека должно быть без помех, мешающих процессу поиска ключевых точек. К таким помехам относят очки, бороды, украшения, элементы причёски, грима и макияжа. При этом предпочтительно освещение, равномерное и одинаковое для всех изображений. Кроме того, изображение лица должно иметь преимущественно фронтальный ракурс, возможно, с небольшими отклонениями. Выражение лица должно быть нейтральным. Это связано с тем, что в большинстве методов, нет модели учёта таких изменений. Таким образом, данный метод предъявляет строгие требования к условиям съёмки, нуждается в надёжном механизме нахождения ключевых точек для 39 общего случая. Кроме того, требуется применение более совершенных методов классификации или построения модели изменений. В общем случае этот метод не является самым оптимальным, однако для некоторых специфических задач применения он может быть достаточно перспективен. К таким задачам можно отнести задачу документного контроля [14, 15], при решении которой требуется сравнить изображение лица, полученного в текущий момент в реальном масштабе времени, с фотографией в документе. При этом других изображений этого человека не имеется, и, следовательно, применение механизмов классификации, основанных на анализе тренировочного набора изображений, исключено. 1.4.6. Метод сравнения эталонов Метод сравнения эталонов (Тетр1а1е Ма1сЫп&), рассмотренный в [25], заключается в выделении т.н. эталонных областей лица на изображении (рис. 1.9) и в последующем сравнении этих областей для двух различных изображений. Каждая совпавшая область увеличивает меру сходства изображений. Это один из исторически первых методов распознавания человека по изображению лица. Для сравнения областей используются простейшие алгоритмы вроде попиксельного сравнения. Рис. 1.9. Сравниваемые этапоные области лица |