WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Регистрация пользователя подразумевает создание персонального эталона (по звуку и видеоизображениям) в контролируемых условиях. Контролируемые условия включают контроль присутствия посторонних шумов, заданный фон, заданное положение лица по отношению к камере и равномерное освещение лица. В предложенном сценарии регистрации человек смотрит на экран, отображающий визуальные команды, которые задают последовательность поворотов головы и предписывают произносить определенные фразы.

Практическая реализация комплекса на базе доступных средств захвата изображений лица и записи звука не позволяет реализовывать наиболее удобный протокол взаимодействия пользователя с комплексом, так как разрешение съемки маленькое, а микрофон недостаточно чувствителен. Поэтому в процессе идентификации пользователь, подходящий к точке доступа, должен остановиться перед камерой на определенном расстоянии и посмотреть прямо перед собой.

В четвертой главе представлены описания системы, метода и программного обеспечения для записи синхронных последовательностей изображений лица и речевых данных, получаемых при регистрации пользователя и при создании базы биометрических данных с целью отладки и тестирования комплекса. Приведены результаты тестирования, как отдельных технологий, так и всего мультимодального комплекса дистанционной биометрической идентификации по собранным биометрическим данным.

Система сбора биометрических данных человека состоит из аппаратных средств и программного обеспечения, позволяющих создавать равномерное освещение изображений лица, оценивать параметры системы, производить видеозахват пар изображений и запись аудиоданных в стерео режиме, выдавать видео- и аудиокоманды для помощи пользователю в выполнении сценария, заполнять и сохранять индивидуальные параметры пользователя, а также параметры, присущие данной записи, сохранять данные видео- и аудиопотоков, а также протокол, по которому производилась съемка. При этом обеспечивается постоянство фона и цветовой экспозиции, чувствительности микрофона и камер, а также определена позиция головы человека по отношению к камере и микрофону. Регламентируются протокол поведения оператора и записываемого человека. Этот протокол реализован при помощи вывода на экран визуальных команд, которые должен выполнять посетитель, и воспроизведения звуковых сигналов. Команды задают последовательность поворотов головы и предписывают произносить определенные фразы. Протокол включает в себя сценарий поведения пользователя, который определяет последовательность действий, время и скорость выполнения каждого действия, язык произнесения.

Собранная при помощи описанной системы база биометрических данных содержит синхронные записи стереовидеоизображений и стереофонического звука. В базе зарегистрировано 1673 персоны, 3246 визита, 15234 сессии. В базе представлены люди с различным полом, возрастом, местом рождения, образованием и социальным статусом. Каждый человек, чьи данные использовались для отладки и тестирования, был снят как минимум по четыре раза в два разных дня (визита) в соответствии с расписанием с интервалом не менее двух недель. В один визит по возможности собирались сессии с разным языком произношения и скоростью исполнения сценария.

С целью обучения и тестирования распознавателя лица база данных была разбита на две непересекающиеся выборки: обучающую (1154 сессий, 312 персон) и тестовую (14080 сессий, 1361 персона). Для построения пространства главных компонент по изображениям лиц обучающей выборки и для создания качественных эталонов производилась полуавтоматическая разметка черт на видеопоследовательностях изображений.

Для тестирования распознавателя речи и распознавателя голоса база данных была разделена на 3 части: обучающая выборка (654 персоны; 1534 сессии, 1228 - мужских и 306 - женских), настроечная выборка (197 персон) и тестовая выборка (822 персоны, 1019 сессий). Надежность распознавания персонального идентификационного номера варьировалась от 85,7% при рассмотрении наиболее вероятной гипотезы до 93% при рассмотрении списка из 10 наиболее вероятных гипотез.

Для того чтобы провести тестирование программной реализации идентификации с учетом сравнений для одного и разных людей были выделены сессии 700 людей, содержавшие произнесения ПИН друг для друга. В табл. 1 приведены доли ошибок распознавания первого рода признаков при заданном пороге на ошибки второго рода, равном 0,3%.

Режим работы

FRR

Связанная идентификация по лицу, голосу и речи, при FAR=0.003

0.054

Верификация по лицу при FAR=0.003

0.15

Неполная идентификация по лицу и речи, при FAR=0.003

0.13

Связанная идентификация по голосу и речи, при FAR=0.003

0.15

Табл. 1. Надежность распознавания человека при различных комбинациях признаков

Смешанная идентификация показала существенное сокращение уровня ошибок по сравнению с идентификацией по отдельным признакам, что видно на характеристических кривых для рассмотренных методов (рис. 2).

Сравнение надежности идентификации человека нашего комплекса с результатами тестирования других биометрических технологий показывает сопоставимость с учетом различных условий проведения тестов. При этом важно учитывать, что на базе разработанного метода идентификации достигнут ряд важных свойств с точки зрения практического применения, таких как дистанционное считывание сразу нескольких биометрических признаков различной природы и связанное с этим повышение надежности распознавания, отсутствие проблем при росте числа пользователей, сокращение длительности речевой фразы.

Рисунок 2. Характеристические кривые для идентификации по изображениям лица, идентификации по голосу и смешанной идентификации

Заключение

  1. Разработан метод дистанционной идентификации человека в режиме реального времени по последовательностям изображений лица и по речевым данным, включающий распознавание голоса и лица человека, позволяющий сократить число анализируемых гипотез при помощи распознавания речи.
  2. Разработан метод контроля качества изображений лиц в мультимодальной системе дистанционной биометрической идентификации.
  3. Разработан метод получения синхронных биометрических данных по изображениям лица, голосу и речи, используемых для отладки и тестирования системы.
  4. Разработан метод принятия совместного решения при верификации человека по последовательностям изображений лица и голосу, основанный на выборе наиболее близких изображений лица шаблона и эталона по мере сходства и линейном разделении пространства мер сходства по изображениям лица и голосу.
  5. Разработаны архитектура комплекса дистанционной идентификации на базе разработанного метода идентификации, позволяющие сократить длительность фрагмента речи пользователя, требующегося для идентификации, и программное обеспечение для объединения биометрических технологий на базе аудио- и видеопотоков.
  6. Метод контроля качества изображений лиц реализован в виде программного обеспечения.
  7. Разработаны протокол взаимодействия с пользователем и программное обеспечение для реализации метода получения синхронных биометрических данных по изображениям лица, голосу и речи.
  8. Накоплена база биометрических данных с применением разработанных метода, протокола и программного обеспечения для получения синхронных биометрических данных по изображениям лица, голосу и речи.
  9. Проведено тестирование и оценена эффективность биометрической идентификации с применением разработанных методов и базы биометрических данных, в том числе: верификации по изображениям лица, верификация по голосу, связанной идентификации по лицу и голосу. Продемонстрировано, что связанная идентификация сокращает уровень ошибок по сравнению с идентификацией по отдельным признакам.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

  1. Десятчиков А.А., Мурынин А.Б, Тресков Ю.П., Чучупал В.Я., Синхронная биометрическая многофакторная идентификация. / Труды ИСА РАН. Динамика неоднородных систем. Вып. 9 (1), М.: УРСС, 2005, с. 188-194
  2. Десятчиков А.А, Мурынин А.Б., Оценка качества изображений при идентификации человека / Труды ИСА РАН. Динамика неоднородных систем. Вып. 9 (1), М.: УРСС, 2005, с. 181-187
  3. Десятчиков А.А, Ковков Д.В., Лобанцов В.В., Маковкин К.А., Матвеев И.А., Мурынин А.Б., Чучупал В.Я., Комплекс алгоритмов для устойчивого распознавания человека / Известия РАН. Теория и системы управления. 2006, т. 45 №6, с. 73-85.
  4. Десятчиков А.А, Лобанцов В.В., Матвеев И.А., Мурынин А.Б, Об объединении дистанционных биометрических методов распознавания человека, / Современный экстремизм в Российской Федерации: особенности проявления и средства противодействия: Материалы всероссийской научно-практической конференции в Академии Управления МВД России, М.: Академия управления МВД РФ, 2006, с. 374-379.
  5. Десятчиков А.А, Матвеев И.А., Мурынин А.Б, Биометрические технологии дистанционного распознавания человека, / Мир и безопасность. М: Витязь-М, 2006, №4. Тезисы конференции «Транспортные и пассажирские системы», 2006, с. 17
Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»