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

3.2. BMI mavzusi doirasida amaliy dasturni yaratish texnologiyasi

Yuzni tanish dasturi hozirgi kundagi amaldagi mashhur dasturlash tillaridan biri python tilida yozilgan. Yuzni tanishni dasturga kiritish uchun quyidagi kutubxonalardan foydalanilgan.

3.2.1-rasm. Kutubxonalr ro‘yxati

Yuqoridagi bobda OpenCV orqali yuzni tanish jarayonlari bilan tanishdik. Endi hozir dasturimizning tuzilishi bilan tanishib chiqamiz. Dastur python tilida yozilganligi uchun Pycharm dasturlash muhitidan foydalanilgan. Dasturga dastlab foydalanuvchi qo‘shiladi so‘ngra uning 300 ga yaqin yuz sur’atlari olinadi. Ushbu rasmlar orqali model o‘qitiladi. O‘qitilgan model yordamida veb-kamera orqali o‘sha foydalanuvchining yuzini tekshirish mumkin bo‘ladi.

3.2.2-rasm. Dastur fayllari ro‘yxati

Python tilida interfeys yaratish uchun Tkinterdan foydalanilgan. Ushbu interfeysni ishga tushurishimiz uchun app.gui.py faylini kompilyatsiya qilamiz va natijani ko‘ramiz:

3.2.3-rasm. App-gui.py faylining kompilyatisya qilinishi


3.3. Ishlab chiqilgan dasturni sinovdan o‘tkazish va natijalarni taxlil qilish
Dastur ishga tushgach, quyidagi ko‘rinishdagi oyna xosil bo‘ladi.

3.3.1-rasm. Dasturning bosh oynasi.

Bu oynada dasturimizning nomi, unga foydalanuvchi qo‘shish va foydalanuvvhilarni yuzlarini tekshirish bo‘limlarini ko‘rishimiz mumkin. Eng pastda esa dasturdan chiqish tugmasini ko‘rishimiz mumkin.

Foydalanuvchi qo‘shish bo‘limiga o‘tamiz:

3.3.2-rasm. Foydalanuvchi qo‘shish oynasi

Bu yerga qo‘shiladigan foydalanuvchi ismi yoki nomi yoziladi.

3.3.3-rasm. Rasmga olish va modelni o‘qitish oynasi

Bu yerda rasmga olishni bosganimizda veb-kamera ochiladi va bizning yuzimizni rasmga olishni boshlaydi.

3.3.4-rasm. Dastur yuzni rasmga olib bo‘lgandagi holat

Endi modelni o‘qitishni bosamiz,

3.3.4-rasm. Model o‘qitilganligi haqidagi xabar
‘
Bu bo‘limdagi ish tugadi. Endi bosh sahifaga o‘tib foydalanuvchini yuzini tekshirib ko‘ramiz.
Yuzni tekshirish bo‘limiga kirganimizda bizdan qaysi foydalanuvchini yuzini test qilib ko‘rishimizni tanlashimiz so‘raladi. Foydalanuvchi nomini tanlaganimizdan so‘ng tekshirish tugmasi ko‘rinadi.



3.3.5-rasm. Yuzi tekshiriladigan foydalanuvchi tanlash

3.3.6-rasm. Yuzni tanishni tekshirish oynasi

Agar yuzni tanishni tekshirish tugmasini bosadigan bo‘lsak, dasturda veb-kamera ochiladi va bizning yuzimizni foydalanuvchi bilan solishtirish boshlanadi. Agar mos kelsa foydalanuvhi nomi, mos kelmasa notanish yuz degan xabarni ko‘rishimiz mumkin bo‘ladi.

Xulosa

Tajribalarda davomida tanib olishning aniqligi tasvirni oldindan qayta ishlash sifatiga kuchli ta’sir qilishi aniqlandi, xususan:

 ko‘zlar gorizontal darajasini moslashtirish (geometrik normallash);
 ramkalash;
 filtrlardan foydalanish;
 yorqinlikni tekislash va kontrastni oshirish.
Bundan tashqari, kaskadli Haar tasniflagichidan foydalanish tasvirdagi yuzlarni topishning yaxshi usuli ekanligi, lekin ko‘zlarni topishning eng yaxshi usuli emasligi aniqlandi. LBP qo‘shni nuqtalar soni bilan eng samarali - 8, radius - 2 va tasvir bo‘limlari soni bilan - 6 × 6. Ammo fotosuratda yuz frontal holatda bo‘lmaganda, tanib olish aniqligi sezilarli darajada pasayadi. Natijada, fotosuratlarni oldindan qayta ishlash va LBB uchun parametrlarni tanlash bilan bog‘liq barcha manipulyatsiyalardan so‘ng, kengaytirilgan test to‘plamida tanib olish aniqligi tijorat hamkasbidan yuqori bo‘lib chiqdi.
Yaxshilash bosqichlari. Dasturning yakuniy versiyasida yo‘q qilinishi kerak bo‘lgan bir nechta "to‘siqlar" mavjud. Ko‘zlar har doim ham to‘g‘ri aniqlanmaydi (juftni aniqlamaydi yoki 2 dan ortiq ko‘zni aniqlaydi). Kelajakda ushbu muammoni hal qilish uchun Haar kaskadlaridan voz kechish va muqobil variantlardan foydalanish mumkin, masalan, flandmark. Tanib olish natijasi yuzning holatiga bog‘liq, chunki LBP belgilarni aniqlash va solishtirish uchun ishlatiladi. Ushbu muammoning mumkin bo‘lgan yechimi boshqa algoritmdan foydalanishdir, masalan, bugungi kunda juda mashhur bo‘lgan neyron tarmoqlar.