Биометрические технологии компании «Вокорд» ЗАО «Вокорд Телеком» - презентация

1 Биометрические технологии компании «Вокорд» ЗАО «Вокорд Телеком»

2 Применение систем некооперативной биометрической идентификации Области применения Места массового пребывания людей: площади, стадионы, торговые центы, кинотеатры, концертные залы; Транспортные узлы: аэропорты, вокзалы, автостанции; Пограничные паспортно­визовые контрольные пункты; Проходные и контрольно-пропускные пункты; Общественные учреждения.

3 Постановка задачи Нужно создать систему контроля обстановки на транспортном узле, фиксацию всех лиц, пересекающих рубежи контроля транспортного узла, при этом желательно не вносить никого влияния на выполнение основной функции транспортного узла – эффективно (комфортно и максимально быстро) транспортировать пассажиров. Удовлетворяющая этим критериям – это система некооперативной биометрической идентификации пассажиров по изображением лиц в зонах контроля транспортного узла. Преимущества идентификации по изображениям лиц: Возможность полной некооперативности (не требует никаких специальных действий от пассажиров); Высокая достоверность; Эффективность работы «в связке с человеком» ( т.к. изображения лица является основным способом «бесконтактного узнавания» человека человеком).

4 Как эффективно организовать контроль? Рубежи контроля Выход из подземного вестибюля направо в подуличный переход к автовокзалу автобусов пригородного сообщения Подуличный переход Южный подземный Вестибюль станции Северный подземный Вестибюль станции Выход из подземного вестибюля налево к автовокзалу автобусов пригородного сообщения выход вход Выход из южного подземного вестибюля налево в подуличный переход. кассы выход вход Выход из северного подземного вестибюля направо в подуличный переход. Посадки нет – конечная станция на линии

5 Инженерия поведения Для организации работы в режиме некооперативности необходимо использовать методы социальной (поведенческой) инженерии: Управление пассажиропотоками – организация установленных направлений движения: указатели, управляющие надписи, ограждения; Узкие равномерно освещенные коридоры; Турникеты, «рамки»; «Притягивающие взгляд» элементы интерьера.

6 Новое поколение датчиков изображений (видеокамер) Разрешение до 11 мегапиксел Частота кадров от 12 до 200 кадр/с Динамический диапазон 70 дБ Трансляция до 200 МБайт/сек Квантовая эффективность 70% Моторизованные объективы высокого разрешения Canon-EF, C/CS-mount Управление объективами: фокусировка, диафрагма Синхронизация видеокамер для создания систем 3D-зрения

7 Система биометрической идентификации лиц по изображению лица 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 изображения; Автоматическое распознавание лиц по результатам сравнения с базой эталонных изображений. Трансляция видеоизображений по сети. Возможности системы VOCORD FaceControl

8 Рубеж контроля пассажиропотока VOCORD FaceControl

9 Анализ данных получаемых локально на рубеже контроля Сопоставление идентификаторов проездных билетов и изображений лиц: –Детектирование Tailgating – «пристраиванию» при проходе через турникеты; –Детектирование попыток прохода без билета; Анализ статистики локальных пассажиропотоков; Поиск разыскиваемых лиц; Сопоставление данных обзорного видеонаблюдения и изображений лиц высокого разрешения; Анализ траекторий: –Вывод о знакомстве людей с близкими траекториями; –Детектирование нарушений установленного порядка движения; –Детектирование нештатных ситуаций: остановка движения пассажиропотока, «бегущий» человек.

10 Вывод о знакомстве людей с близкими траекториями

11 Поиск разыскиваемых лиц ~3 мин проверка по базам фиксация реагирование 30° 5 м

12 Оценка параметров системы контроля для Московского метро 10 млн. пассажиров в сутки Одно событие прохода через рубеж контроля ~ 1 МБайт Событий пересечений рубежей контроля на одного пассажира ~10 Объём данных ~100 ТБайт/сутки Скорость поступления данных - до 25 тыс. событий в секунду (25 ГБайт/сек)

13 Новое поколение датчиков изображений с высокой точностью синхронизации t max = 50 мкс Время = tВремя = t±tmax Видеопоток 1 Видеопоток 2Видеопоток 3 диффузное («стандартное») освещение

14 Стереозрение и «многоракурсное синхронное зрение» Синхронные датчики изображений Съюстированная оптическая система Автоматический учет геометрии сцены VOCORD NetCam L, D, K Электропитание Сеть передачи данных Ethernet 1 Gbps Электропитание Рабочая станция ПО сервера баз данных изображений ПО ядра системы и сервера видеоархива ПО сервера функционального модуля распознавания лиц Сервер

15 Макет рубежа контроля для транспортного узла 4 видеокамеры VOCORD NetCam 3 МПикс Разрешение получаемых изображений : 1000 х 1500 пиксел Время экспонирования: 10 мсек Вертикальная стереобаза: ~0.2 метра Горизонтальная стереобаза: ~1 метр Расстояние до объекта: ~1.5 м

16 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

17 3D-реконструкция вычислительно-ёмкая задача Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт Время расчета 10 сек

18 3D-реконструкция выполняется на массово-параллельном вычислителе Эталонная вычислительная платформа: Intel Core i7 3GHz SSE4 + GPU CUDA энергопотребление ~200Вт Время расчета 100 мсек

19 3D-реконструкция выполняется на массово-параллельном вычислителе Время расчета 200 мсек Эталонная вычислительная платформа: Intel Core i7 3GHz SSE4 + GPU CUDA энергопотребление ~200Вт

20 3D-мерная модель лица человека Эталонная вычислительная платформа: Intel Core i7 3GHz SSE3 + GPU CUDA, энергопотребление ~200Вт Точность реконструкции 0.3 мм, «Облако точек» 10 тыс.

21 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

22 Уточнение 3D-модели лица Совмещение 3D- моделей, реконструированных по синхронным снимкам, полученным в разные моменты времени Уточнение 3D-лица по серии мгновенных 3D- моделей

23 Вычисление вектора биометрических признаков Совмещение 3D- моделей, реконструированных по синхронным снимкам, полученным в разные моменты времени Уточнение 3D-лица по серии мгновенных 3D-моделей

24 Определение мимики эластичных 3D-моделей Определение мимики по параметрам 3D- моделей Анализ психофизиологичес- кого состояния человека по мимики лица

25 Нейросетевые алгоритмы определения мимики эластичных 3D-моделей Определение мимики по параметрам 3D- моделей Анализ психофизиологичес- кого состояния человека по мимики лица

26 Пример определения мимики: улыбка Определение мимики по параметрам 3D- моделей Анализ психофизиологичес- кого состояния человека по мимики лица

27 Пример синтеза 3D-аватара на основе эластичной 3D-модели лица

28 Определение психофизиологического состояния человека на основе анализа динамики реконструированной трёхмерной модели лица Реконструкция формы глазных яблок и определение их центров. Вычисление «направления взгляда» глаз Фиксация траектории движения зрачка (тремора)

29 Виталентность. Совмещение изображений лица из разных каналов получения изображений наложение термограммы лица на 3D-модель

30 Спасибо за внимание! Вопросы?