В Петербурге разработали способ улучшить биометрию при плохом освещении
Специалисты Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна (СПбГУПТД) разработали метод, повышающий точность систем распознавания лиц при неравномерном свете. Решение не опирается на ресурсоемкие нейросети, сообщает ТАСС. Об этом рассказывает Togliatti24.
Технологии идентификации по лицу встречаются от проходных в деловых центрах до мобильных банков. Однако на улице или в коридоре свет нередко далек от идеального: контровой свет, боковые лучи или темные тени изменяют текстуру кожи и даже контуры лица. Нейросетевые модели отчасти справляются с подобными помехами, но нуждаются в мощных компьютерах и больших базах для обучения. Это отметил ассистент кафедры интеллектуальных систем и защиты информации вуза Артур Тян.
В качестве альтернативы ученые объединили технологию компьютерного зрения LBPH и предварительную обработку снимков по алгоритму CLAHE. Последний разбивает портрет на мелкие фрагменты и в каждом из них выравнивает контраст, что полезно именно при неравномерной освещенности. LBPH-классификатор, отвечающий за текстурное описание лица, имеет низкую вычислительную сложность и способен функционировать на обычных процессорах.
Для эксперимента выбрали 10 добровольцев. Их сфотографировали в семи сценариях: нормальный свет, затемнение, пересвет, тень слева, тень справа, тень сверху и прожектор. После предобработки CLAHE точность LBPH заметно выросла, особенно в случаях затемнения, пересвета и боковой тени слева.
Разработчики подчеркивают и безопасность своего способа. Благодаря небольшой нагрузке верификация может выполняться прямо на устройстве, без отправки данных на сервер. При этом система хранит не сами фотографии, а математические гистограммы признаков, которые невозможно преобразовать обратно в изображение. Такая необратимость шаблонов отвечает международному стандарту ISO/IEC 24745.
