ГОСТ Р 54412-2011/ISO/IEC/TR 24741:2007 Информационные технологии (ИТ). Биометрия. Обучающая программа по биометрии

     3.2 Технологии, построенные на анализе изображения лица

Основным элементом в распознавании людей является лицо. Автоматическая идентификация личности с помощью анализа лица является сложной процедурой, для которой требуются сложные методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Рядом биометрических компаний и исследовательских институтов разработаны системы распознавания лица, в которых для регистрации биометрических данных используется стандартное видеоизображение или тепловизионное изображение (термограмма) лица. На результаты сравнения лиц, которое проводится в биометрических системах, могут повлиять такие факторы, как возрастные изменения внешности человека, растительность на лице, наличие очков и положение головы. Для проведения корректного сопоставления новых биометрических образцов с ранее зарегистрированными шаблонами необходимо использовать машинное обучение.

В методах распознавания лица, основанных на видеоизображении, используется изображение лица или серия изображений лиц, захватываемых видеокамерой. Точность расположения лица субъекта и условия освещения могут повлиять на работу системы. Обычно захватывается изображение лица целиком, на котором затем могут проставляться контрольные точки лица. Например, расположение глаз, рта и ноздрей может быть таким, что будет создан уникальный шаблон. Трехмерные модели лица могут создаваться разными способами, такими как проецирование ИК-сетки ("структурированного света"), слияние нескольких изображений или использование информации о полутонах в отдельном изображении. На тепловизионом изображении лица отображается количество тепла, вызванное притоком крови к лицу. Тепловизор захватывает невидимый, вызванный теплом рисунок кровеносных сосудов, находящихся под кожей. Так как при захвате изображений лица ИК-камерами освещение не является необходимым, системы могут захватывать изображения в темноте. Однако ИК-камеры являются более дорогими по сравнению с другими видами видеокамер.

С помощью специальных алгоритмов или нейтронной сети в ядре распознавания биометрической системы изображение лица преобразуется в шаблон, а далее - в уникальный математический код. Этот код сохраняется в виде шаблона (биометрического эталона) для конкретного субъекта.