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 экспертно-криминалистических 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 3D-реконструкция 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

45

6

1. Интерфейс управления моторизированным объективом

2. Порт RS-232/422/485 для управления любыми исполнительными устройствами.

3. «Тревожные» входы для подключения датчиков идругих камер в режиме синхронизации.

4. Порт Gigabit Ethernet с функцией Power over Ethernet.

5. Интерфейс для подключения отдельного источника питания.

6. Программируемые индикаторы соединения.

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 паспортно визовые контрольные пункты

Проходные и контрольно-пропускные пункты.

Общественные учреждения

Структурная схема VOCORD FaceControl

ЕИТКСАИС

«Портрет-Поиск»

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.

Возможности системы VOCORD FaceControl

VOCORD FaceControl

Схема работы

Рубеж контроля пассажиропотока VOCORD FaceControl

FRVT-2006Достижения современных алгоритмов 2D-распознавания лиц в исследовании Face Recognition Vendor Test FRVT-2006

Стереозрение и «многоракурсное синхронное зрение»

Синхронные датчики изображений

Съюстированнаяоптическая система

Автоматический учет геометрии сцены

Синхронизация работы камер

КАМЕРА 1Управляющая

КАМЕРА 2 КАМЕРА 3

EthernetВидеоданные ↓

Управление ↑

EthernetВидеоданные ↓

EthernetВидеоданные ↓

OUT IN IN

Высокая точность синхронизации

∆tmax = 50 мкс

Время = t Время = t±∆tmax Время = t±∆tmax

Видеопоток 1 Видеопоток 2 Видеопоток 3

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

Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт

Время расчета

8 сек

3D-реконструкция – вычислительно-ёмкая задача

Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт

Время расчета

50 сек

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 Виола-Джонс (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

VOCORDTahion

Сервер БДСервер идентификации

VOCORD Phobos

Рубеж контроля 1

Сервер БДСервер идентификации

VOCORD Phobos

Рубеж контроля N

Микрофоны

Микрофоны

Достоверностьраспознавания

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»

Рис. 1 Пример работы нелинейного фильтра высокочастотного шума

нелинейная фильтрация высокочастотного шума

«Видео-шумоочистка»

Повышение чёткости изображения методами

шумоподавления + нерезкого маскирования

«Видео-шумоочистка»

адаптивное приведение чересстрочной развертки к прогрессивной

оригинал сглаживание интерполяция адаптивный метод

«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»