Recunoaşterea facialăProbabil aţi văzut în filme - iar dacă sunteţi mai norocoşi, chiar şi în realitate - sisteme de recunoaştere facială. Acestea folosesc datele unei persoane pentru a realiza identificarea acesteia. Dar cum reuşesc maşinile ce şi omului îi este uneori dificil? Cum funcţionează recunoaşterea facială şi de ce depinde succesul acesteia?



::::: Ce este recunoaşterea facială?


Recunoaşterea facială este o tehnică biometrică (de aplicare a analizei statistice datelor umane) folosită pentru identificarea unei persoane. Un sistem de recunoaştere facială se bazează pe imaginea statică a feţei unui individ (o fotografie) care nu este nimic mai mult decât un set de pixeli ordonaţi după un anumit model (pixelul este unitatea funcţională fundamentală a unei imagini digitale).

Sistemul de recunoaştere facială nu percepe chipul unui individ asemenea oamenilor, ci îl percepe ca pe o mulţime de pixeli alăturaţi. Esenţială în procesul de recunoaştere facială este abilitatea sistemului de localizare a feţei individului şi nu a imaginilor de fond.


Înainte de procesul propriu-zis de recunoaştere este necesară crearea unei galerii de imagini. Din perspectiva sistemului de recunoaştere facială, galeria este un set de modele biometrice care serveşte drept referinţă în procesul de comparare.


Crearea galeriei de imagini presupune următoarele etape: captarea imaginii, detectarea feţei, standardizarea, extragerea trăsăturilor şi crearea şablonului pentru fiecare imagine.


::::: Care sunt etapele procesului de recunoaştere facială?


Etapele procesului de recunoaştere facială sunt următoarele:

1.    Captarea imaginii
2.    Identificarea feţei
3.    Extragerea trăsăturilor, pentru a genera un model
4.    Compararea modelelor
5.    Declararea identităţii

1.    Captarea imaginii se realizează de obicei cu o cameră foto sau chiar video, având în vedere că o înregistrare video este nimic mai mult decât o succesiune de imagini statice.


2.    Procesul începe odată cu identificarea feţei din întreaga imagine care de obicei conţine o imagine de fond şi, uneori, chiar alte feţe. Dacă unei fiinţe umane îi este foarte uşor să distingă care este faţa unui individ într-o fotografie, computerul trebuie să decidă care sunt pixelii aparţinând feţei şi care nu. Sistemul de recunoaştere facială va standardiza - pe cât posibil - imaginea, astfel  încât să aibă aceleaşi dimensiuni, rotaţie, luminozitate cu imaginile conţinute în galeria de imagini. Imaginea astfel standardizată este preluată de sistemul de recunoaştere facială.


3.    În procesul de extragere a trăsăturilor este generată o reprezentare matematică, numită model sau referinţă biometrică, care va fi salvată în baza de date, constituind fundamentul recunoaşterii. Modelul biometric nu este altceva decât un algoritm de recunoaştere facială care transformă imaginea feţei (reprezentată prin pixeli) într-o reprezentare matematică simplificată.

 

 

Recunoaşterea facială



La baza algoritmilor de recunoaştere facială stau geometria şi fotometria (măsurarea intensităţii surselor de lumină). Primii algoritmi folosiţi în recunoaşterea facială se bazau doar pe geometrie, identificând numai relaţiile dintre trăsăturile principale (poziţionarea ochilor, a nasului şi a gurii). Această metodă era dependentă de detectarea trăsăturilor care putea fi foarte dificilă din cauza variaţiilor de luminozitate prezente în imagine şi în special a umbrelor.


Unul dintre cei mai uzitaţi algoritmi este Principal Component Analysis (PCA). Tehnica PCA converteşte fiecare imagine bidimensională într-un vector unidimensional şi selectează caracteristicile care diferă cel mai mult de restul imaginii. În urma extragerii trăsăturilor este generat un model unic corespunzător fiecărei imagini, iar acestui model îi este asociat un scor.


4.    Următoarea etapă este cea de comparare a modelului generat la pasul anterior cu modelele feţelor deja cunoscute din galeria de imagini. Aplicaţia de identificare compară scorul obţinut pentru imaginea studiată şi cele ale imaginilor din galerie.


5.    Ultimul pas determină dacă apropierea dintre două scoruri este suficient de mare astfel încât să constate potrivirea celor două imagini. Declararea identificării este adesea stabilită de factorul uman.


Performanţa sistemului de recunoaştere facială depinde foarte mult de calitatea imaginii. Pentru o precizie cât mai mare, imaginea trebuie să surprindă subiectul din faţă, nu profil, trebuie să aibă luminozitatea şi contrastul potrivite, ochii să fie deschişi, iar imaginea să nu prezinte umbre. Sistemul este sensibil chiar şi la expresia feţei. Un zâmbet larg poate conduce la rezultate mai puţin eficiente.

Studii recente arată că îmbunătăţirile aduse algoritmilor de recunoaştere facială (folosirea imaginilor cu rezoluţie mai mare, a imaginilor 3D şi a imaginilor irisului) furnizează rezultate de 10 ori mai exacte decât cele generate de algoritmii folosiţi în 2002 şi de 100 de ori mai exacte decât cele generate de algoritmii folosiţi în 1995. Unii dintre aceşti algoritmi au identificat indivizi fără a mai fi nevoie de intervenţia factorului uman, identificând chiar şi gemeni identici.


::::: Unde sunt folosite sistemele de recunoaştere facială?


Recunoaşterea facială este folosită în primul rând de sistemele de securitate pentru verificarea identităţii unei persoane, alături de alte tehnici biometrice de identificare. În Mexic, în timpul alegerilor electorale din 2002, guvernul a folosit un software de recunoaştere facială pentru a preveni frauda.

Pe viitor, tehnica ar putea fi folosită şi ca o măsură de securitate la ATM-uri. În loc să fie folosit cardul bancar şi PIN-ul, ATM-ul ar putea să capteze imaginea feţei individului şi să o compare cu fotografia stocată în baza de date a băncii care confirmă identitatea clientului. Folosind acelaşi principiu, metoda ar putea fi folosită şi de computere prin captarea imaginii feţei cu ajutorul unei camere web, imaginea astfel obţinută putând înlocui parola de log-in.

 

 

BIBLIOGRAFIE

::: en.wikipedia.org/wiki/Facial_recognition_system
::: Lucas D. Introna, Helen Nissenbaum  - Facial Recognition Technology
::: John D. Woodward, Jr., Christopher Horn, Julius Gatune, and Aryn Thomas - Biometrics A Look at Facial Recognition


Dacă găsiţi scientia.ro util, sprijiniţi-ne cu o donaţie.


PayPal ()
Susţine-ne pe Patreon!


Contact
| T&C | © 2020 Scientia.ro