В Петербурге разработали метод улучшения биометрии при плохом освещении
Исследователи из Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна (СПбГУПТД) создали новый подход, который позволяет системам распознавания лиц функционировать более эффективно в условиях неравномерного освещения, избегая при этом использования ресурсоемких нейросетей. Об этом сообщает издание Togliatti24.
Системы автоматического распознавания лиц находят применение в различных областях, начиная от турникетов в бизнес-центрах и заканчивая банковскими приложениями. Однако в реальных условиях, таких как улицы или коридоры, освещение часто бывает недостаточным. Боковой свет, контровое освещение и глубокие тени могут искажать текстуру кожи и контуры лиц. Хотя современные нейросетевые модели частично решают эту проблему, они требуют значительных вычислительных ресурсов и больших обучающих выборок, как отметил научный руководитель проекта, ассистент кафедры интеллектуальных систем и защиты информации СПбГУПТД Артур Тян.
Ученые предложили использовать технологию компьютерного зрения LBPH в сочетании с предобработкой изображений методом CLAHE. Этот метод разбивает каждое изображение лица на небольшие фрагменты и локально выравнивает контраст в каждом из них, что особенно эффективно в условиях неравномерного освещения. LBPH-классификатор, применяемый для текстурного описания лица, отличается низкой вычислительной сложностью, что позволяет ему работать на стандартных процессорах.
В ходе экспериментального исследования ученые провели фотосъемку десяти добровольцев при семи различных условиях освещения: нормальном, затемнении, пересвете, тени слева, тени справа, тени сверху и при прожекторе. Результаты показали, что предварительная обработка изображений с помощью CLAHE значительно улучшает работу LBPH-классификатора, особенно в условиях затемнения, пересвета и боковой тени слева.
Разработчики также отметили высокий уровень безопасности нового метода. Благодаря низкой вычислительной нагрузке процесс верификации может осуществляться локально на устройстве, без необходимости передачи данных на удаленный сервер. Кроме того, в системе используются не фотографии, а математические гистограммы признаков, которые нельзя преобразовать обратно в изображение, что обеспечивает необратимость биометрических шаблонов и соответствует международному стандарту ISO/IEC 24745.
