1 / 30

Д.Н.Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком»

Методы динамического выделения биометрических признаков и идентификации человека в условиях некооперативности процесса наблюдения на основе использования синхронизированных датчиков изображений высокого разрешения и акустических датчиков. Д.Н.Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком».

fisseha
Download Presentation

Д.Н.Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком»

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Методы динамического выделения биометрических признаков иидентификации человека в условиях некооперативности процессанаблюдения на основе использования синхронизированных датчиковизображений высокого разрешения и акустических датчиков Д.Н.Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком»

  2. Передовой зарубежный опыт Некоторые результаты анализа эффективности использования систем видеонаблюдения в Великобритании • Качество видеоматериалов имеет ключевое значение. Требуется разработка и принятия стандартов на качество цифровых изображений, пригодных для идентификации субъектов и использования их в качестве доказательства в суде; • В системы видеонаблюдения необходимо внедрять функции автоматического анализа видеоданных (интеллектуальные функции); • Требуется более тщательно регламентировать объем и срок хранения архивных видеоданных.

  3. 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" • Цветовое пространство а) 24-битное цветовое пространство RGB, 8 бит для каждой из компонент цвета; б) 8-битное монохромное цветовое пространство; в) YUV422 цветовое пространство; • Чересстрочная развертка не допускается • Разрешение изображениялица полного фронтального типа должно составлять не менее 180 пиксел на горизонтальный размер головы

  4. 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).

  5. CCTV Изображения, получаемые с систем «традиционного» видеонаблюдения (CCTV), основанных на стандартах PAL, NTSC не удовлетворяют требованиям ГОСТ

  6. 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

  7. Интерфейсы VOCORD NetCam • Интерфейс управления моторизированным объективом • Порт RS-232/422/485 для управления любыми исполнительными устройствами. • «Тревожные» входы для подключения датчиков идругих камер в режиме синхронизации. • Порт Gigabit Ethernet с функцией Power over Ethernet. • Интерфейс для подключения отдельного источника питания. • Программируемые индикаторы соединения. 1 2 3 4 5 6

  8. 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

  9. VOCORD FaceControl Аппаратно-программный комплекс VOCORD FaceControl предназначен для автоматического некооперативного выделения изображений лиц из панорамного видеопотока и их последующего распознавания.

  10. VOCORD FaceControl Области применения • Места массового пребывания людей: площади, стадионы • Транспортные узлы: аэропорты, вокзалы, автостанции • Пограничные паспортно­визовые контрольные пункты • Проходные и контрольно-пропускные пункты. • Общественные учреждения

  11. Структурная схемаVOCORDFaceControl

  12. 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

  13. VOCORD FaceControl Схема работы

  14. Рубеж контроля пассажиропотокаVOCORDFaceControl

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

  16. Стереозрение и «многоракурсное синхронное зрение» Синхронные датчики изображенийСъюстированнаяоптическая системаАвтоматический учет геометрии сцены

  17. Синхронизация работы камер КАМЕРА 1Управляющая КАМЕРА 2 КАМЕРА 3 OUT IN IN EthernetВидеоданные ↓ Управление ↑ EthernetВидеоданные ↓ EthernetВидеоданные ↓

  18. Высокая точность синхронизации Видеопоток 1 Видеопоток 2 Видеопоток 3 Время = t Время = t±∆tmax Время = t±∆tmax ∆tmax = 50 мкс диффузное («стандартное») освещение

  19. 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

  20. 3D-реконструкция – вычислительно-ёмкая задача Время расчета 8 сек Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт

  21. 3D-реконструкция – вычислительно-ёмкая задача Время расчета 100 сек Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт

  22. Эффективная расстановка антропометрических точек Автоматизация процесса поиска и расстановки антропометрических точекПространственные координатыВысокая точность

  23. Новые эффективные алгоритмы распознавания «3D» Методы быстрого сравнения по антропометрическим точкам Методы сравнения 3D-поверхностей

  24. VOCORD Tahion Интегрированная территориально распределенная система безопасности • Высокое качество видеоматериалов • Видеоаналитика • Сетевая распределённая архитектура • Масштабируемость

  25. Архитектура VOCORDTahion

  26. ВидеокодекStreamLogic VOCORD StreamLogic — это новый алгоритм компрессии изображений, разработанный компанией «Вокорд» для использования в цифровых системах видеонаблюдения высокого разрешения. • Выделение областей интереса, векторов движения и неподвижных областей; • выбор базиса Wavelet­преобразования позволяет устанавливать баланс между качеством изображения и производительностью; • выбор энтропийного кодера: статический, динамический или морфологический коды Хаффмана, или статический и динамический арифметические коды; • выбор частоты следования опорных кадров с возможностью работы в режиме покадрового сжатия; • выбор режимов фиксированного качества изображения или фиксированного потока.

  27. Выделение статических областей Динамическое выделение областей интереса на основе адаптивного детектора движения обеспечивает эффективную межкадровую компрессию областей со статическим или малоподвижным изображением.

  28. Функция NetScale системы VOCORD Tahion Масштабирование видеотопоков по частоте кадров и разрешению изображения — преимущество StreamLogic Видеопоток

  29. VOCORD VoiceID - модуль распознавания человека по голосу

  30. Архитектура VOCORDTahion

More Related