Методы формирования штрих-кода по изображениям лиц

Аннотация

Кухарев Георгий Александрович - доктор технических наук, профессор кафедры мультимедийных систем, факультет информатики, Западно-поморский технологический университет
Адрес: Польша, 70-310, г. Щецин, ул. Жолниерска, д. 17.
E-mail: gkukharev@wi.zut.edu.pl

Матвеев Юрий Николаевич - доктор технических наук, профессор кафедры речевых информационных систем, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (НИУ ИТМО); главный научный сотрудник ООО «ЦРТ-инновации» 
Адрес: 197101, г. Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, д. 49.
E-mail: matveev@mail.ifmo.ru

Щеголева Надежда Львовна - кандидат технических наук, доцент кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ, факультет компьютерных технологий и информатики, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет (ЛЭТИ)  
Адрес: 197376, г. Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, д. 5.
E-mail: nlschegoleva@etu.ru

     В статье обсуждается задача формирования линейного штрих-кода по изображениям лиц. Представлена история задачи и возможные подходы к ее решению с ориентацией на мобильные системы.
     Для решения задачи предложены два метода: первый метод основан на гистограммах яркости, второй – на разностных градиентах яркости, представляющих изображения лиц в форме исходных признаков. Далее в каждом методе эти признаки усредняются на ограниченном числе интервалов, квантуются в диапазоне десятичных цифр от 0 до 9 и преобразуются в стандартный штрих-код. Предложена структура системы формирования штрих-кода и приводится описание основных блоков.
     Тестирование выполнено на базах «Face94», «Face Sketch FERET Database» и базе композитных лиц различных возрастов. В рамках тестов показано, что сформированный штрих-код не изменяется при изменении локальных размеров лиц, наклона в плоскости XY, изменения ракурса и зеркального поворота вокруг вертикальной оси, а также при изменениях речевой мимики лиц и возрастных изменениях лиц.
     Таким образом, предложенные методы предлагают новое решение для практики использования в реальных условиях – динамики изменения параметров изображений лиц. При этом оба подхода не требуют больших вычислительных затрат, а также использования специализированных пакетов программ по обработке изображений, что создает условия для формирования линейных штрих-кодов в рамках систем реального времени. Сформированный штрих-код содержит информацию о лице конкретного человека и может быть использован для индексирования, идентификации, распознавания и поиска людей.