Mundarija kirish i-bob. Yuz tasvirni biometrik identifikatsiyalash usullarini nazariy jihatlarni ko‘rib chiqish

Yakuniy algoritm tavsifi.
Tanib olish moduli algoritmining yakuniy versiyasini quyidagi qismlarga bo‘lish mumkin:
 Rasmni RGB maydonidan oq-qora rangga aylantirish.
 Qora va oq tasvirning gistogrammasini tenglashtirish.
 Yuzni aniqlash.
 Bir juft ko‘zni aniqlash.
 Ko‘zlarning markazini topish va ularni gorizontal chiziq bo‘ylab tekislash.
 Koeffitsientlar bo‘yicha ramkalash.
 Median va Gauss filtrlarini qo‘llash.
 LBP yordamida xususiyatni ajratib olish va taqqoslash.
Tasvir, birinchi navbatda, LBB dan foydalanish uchun qora va oq rangga aylantirildi (faqat bitta kanalli tasvirlar bilan ishlaydi). Tasvirning yorqinligini tenglashtirish va kontrastini oshirish uchun gistogramma tenglashtirish ishlatilgan, bu tanib olish natijalariga ijobiy ta’sir ko‘rsatadi. Tasvirda yuzni aniqlash frontal yuzlarda o‘qitilgan Haar kaskadli klassifikatori yordamida amalga oshirildi (OpenCV dan tayyor yechim). Suratda bir nechta odam bo‘lishi mumkin, shuning uchun eng kattasi tanlanadi. Haar kaskadlari ko‘zlarni qidirish uchun ham ishlatilgan. Ko‘zlar butun tasvir uchun emas, balki faqat yuz sohasida qidirilgan. Ammo shunga qaramay, algoritm hali ham noto‘g‘ri edi va yuzida 2 dan ortiq ko‘zni topdi. Shu munosabat bilan, faqat eng katta 2 ko‘zni ko‘zlar deb hisoblashga qaror qilindi. Ko‘zning markazi ko‘zni aniqlash natijasida qaytgan kvadratning parallel tomonlarining o‘rta nuqtalaridan o‘tadigan chiziqlarning kesishish nuqtasi deb hisoblangan. Ko‘zlarga ko‘ra tekislash ko‘zlarning markazlari orqali o‘tkazilgan to‘g‘ri chiziq abscissa o‘qiga parallel bo‘ladigan tarzda amalga oshirildi. Tadqiqot davomida, agar yuz 2.2-rasmda ko‘rsatilganidek, ramkaga solingan bo‘lsa, yaxshi tanib olish natijalariga erishish mumkinligi aniqlandi. Xalaqit darajasini pasaytirish uchun filtrlash oynasi radiusi qiymati 3 pikselga teng bo‘lgan median va Gauss filtrlari ishlatilgan. Tanib olishning oxirgi bosqichi LBP qo‘llashdir. LBP shablonidagi qo‘shni nuqtalar soni 8 ga, radius 2 ga teng va tasvir bo‘limlari soni: 6×6 bo‘lganda yaxshi natijalarga erishildi.
Sinovda " Stirlingdagi psixologik tasvirlar to‘plami (PICS)" kutubxonasining " Aberdin " to‘plamidan 12 ta rasm (3 kishi, har biri 4 tadan) ishlatilgan. Barcha fotosuratlar old yuzlarni ko‘rsatadi; fotosuratlar turli xil yorug‘likka ega, shuningdek, yuz ifodalari va yuzlarning holatida yengil og‘ishlar; har bir alohida shaxsning fotosuratlari taxminan bir vaqtning o‘zida olingan, buning natijasida har bir shaxs barcha fotosuratlarda bir xil soch turmagiga ega. Ushbu namunani deyarli "ideal" deb atash mumkin. Ushbu namunada tanib oluvchining yakuniy versiyasi 100% natijani ko‘rsatdi.

2.2-rasm. Tasvirdagi yuzni kesish imkoniyatlari