使用R包实现人的肖像鉴定方法

Алла Леонидовна Столяревская
{"title":"使用R包实现人的肖像鉴定方法","authors":"Алла Леонидовна Столяревская","doi":"10.55056/tmn.v13i2.801","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Распознавание человека по чертам (геометрии) лица – одно из самых динамично развивающихся направлений в биометрической индустрии. Распознавание лиц на изображении – неотъемлемая часть систем идентификации людей, которые применяются в системах контроля удостоверения личности, для информационной безопасности, в криминалистике, в банковской сфере. Системы распознавания человека по изображению лица выделяются среди биометрических систем тем, что они не требуют специального дорогостоящего оборудования. \nСреди существующих в настоящее время различных методов, применяемых в системах распознавания лица, выбран метод «eigenfaces» – так называемое «собственное лицо». При этом типе распознавания используется двумерное изображение в градациях серого, в данном случае, в формате JPEG. В момент регистрации «eigenface» каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, «живой» шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами определяет факт идентификации. \nДля реализации выбранного метода идентификации человека использован пакет R – среда вычислений с открытым исходным кодом. Особенностями пакета R являются: доступность для разных ОС; использование для автоматизации анализа данных; возможность предварительной обработки изображений в формате JPEG с помощью специальной библиотеки biOps (сокращении размерности, нормализация, сглаживание, сжатие). Сглаживание изображения происходит при помощи функции медианного сглаживания. В работе используется метод сглаживания изображения с одновременным сжатием. \nВ качестве обучающих исходных данных в работе использованы данные из БД The Database of Faces. При распознавании вводились фотографии как лиц, оговоренных в системе идентификации, но не входящих в обучающую выборку, так и других лиц, входящих в базу ORL. \n ","PeriodicalId":338275,"journal":{"name":"Theory and methods of learning mathematics, physics, informatics","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2015-09-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Реализация метода идентификации человека по фотопортрету с использованием R-пакета\",\"authors\":\"Алла Леонидовна Столяревская\",\"doi\":\"10.55056/tmn.v13i2.801\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Распознавание человека по чертам (геометрии) лица – одно из самых динамично развивающихся направлений в биометрической индустрии. Распознавание лиц на изображении – неотъемлемая часть систем идентификации людей, которые применяются в системах контроля удостоверения личности, для информационной безопасности, в криминалистике, в банковской сфере. Системы распознавания человека по изображению лица выделяются среди биометрических систем тем, что они не требуют специального дорогостоящего оборудования. \\nСреди существующих в настоящее время различных методов, применяемых в системах распознавания лица, выбран метод «eigenfaces» – так называемое «собственное лицо». При этом типе распознавания используется двумерное изображение в градациях серого, в данном случае, в формате JPEG. В момент регистрации «eigenface» каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, «живой» шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами определяет факт идентификации. \\nДля реализации выбранного метода идентификации человека использован пакет R – среда вычислений с открытым исходным кодом. Особенностями пакета R являются: доступность для разных ОС; использование для автоматизации анализа данных; возможность предварительной обработки изображений в формате JPEG с помощью специальной библиотеки biOps (сокращении размерности, нормализация, сглаживание, сжатие). Сглаживание изображения происходит при помощи функции медианного сглаживания. В работе используется метод сглаживания изображения с одновременным сжатием. \\nВ качестве обучающих исходных данных в работе использованы данные из БД The Database of Faces. При распознавании вводились фотографии как лиц, оговоренных в системе идентификации, но не входящих в обучающую выборку, так и других лиц, входящих в базу ORL. \\n \",\"PeriodicalId\":338275,\"journal\":{\"name\":\"Theory and methods of learning mathematics, physics, informatics\",\"volume\":\"25 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2015-09-04\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Theory and methods of learning mathematics, physics, informatics\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.55056/tmn.v13i2.801\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Theory and methods of learning mathematics, physics, informatics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55056/tmn.v13i2.801","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

面部识别是生物识别行业中最具活力的方向之一。面部识别是身份识别系统的一个组成部分,用于身份控制、信息安全、取证和银行业。面部识别系统在生物识别系统中突出,因为它们不需要非常昂贵的设备。在目前用于面部识别的各种技术中,选择了“eigenface”,即所谓的“个人脸”。这种类型的识别使用二维图像作为灰色等级,在这种情况下是JPEG格式。在注册时,每个人的“eigenface”被视为一系列系数。为了验证图像用于身份验证的真实性制度,“活”模式与已注册的模板进行比较,以确定差异系数。模板差异的程度决定了识别的事实。选择的人类识别方法使用R包,即开源计算环境。R包的特点是:不同操作系统的可用性;用于数据分析自动化的使用;通过biOps特别库(减少、标准化、平滑、压缩)提供JPEG图像处理的可能性。图像的平滑是通过中间平滑的函数来实现的。它使用同时压缩图像的平滑方法。作为教学源代码,它使用了来自面部数据库的数据。在识别过程中,识别系统中规定的个人和其他进入ORL数据库的人的照片都被输入。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Реализация метода идентификации человека по фотопортрету с использованием R-пакета
Распознавание человека по чертам (геометрии) лица – одно из самых динамично развивающихся направлений в биометрической индустрии. Распознавание лиц на изображении – неотъемлемая часть систем идентификации людей, которые применяются в системах контроля удостоверения личности, для информационной безопасности, в криминалистике, в банковской сфере. Системы распознавания человека по изображению лица выделяются среди биометрических систем тем, что они не требуют специального дорогостоящего оборудования. Среди существующих в настоящее время различных методов, применяемых в системах распознавания лица, выбран метод «eigenfaces» – так называемое «собственное лицо». При этом типе распознавания используется двумерное изображение в градациях серого, в данном случае, в формате JPEG. В момент регистрации «eigenface» каждого конкретного человека представляется в виде ряда коэффициентов. Для режима установления подлинности, в котором изображение используется для проверки идентичности, «живой» шаблон сравнивается с уже зарегистрированным шаблоном с целью определения коэффициента различия. Степень различия между шаблонами определяет факт идентификации. Для реализации выбранного метода идентификации человека использован пакет R – среда вычислений с открытым исходным кодом. Особенностями пакета R являются: доступность для разных ОС; использование для автоматизации анализа данных; возможность предварительной обработки изображений в формате JPEG с помощью специальной библиотеки biOps (сокращении размерности, нормализация, сглаживание, сжатие). Сглаживание изображения происходит при помощи функции медианного сглаживания. В работе используется метод сглаживания изображения с одновременным сжатием. В качестве обучающих исходных данных в работе использованы данные из БД The Database of Faces. При распознавании вводились фотографии как лиц, оговоренных в системе идентификации, но не входящих в обучающую выборку, так и других лиц, входящих в базу ORL.  
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信