Аннотация
Предложен метод формирования линейного штрих-кода стандартного типа по изображениям лиц. Метод основан на использовании гистограммы яркости исходного изображения, ее усреднении на ограниченном числе интервалов яркости, последующем квантовании в диапазоне десятичных цифр от 0 до 9 и табличном преобразовании в окончательный штрих-код. Предложенное решение не требует больших вычислительных затрат, а также использования специализированных пакетов программ по обработке изображений, что создает условия для формирования штрихкодов в рамках мобильных систем, а предложенный метод можно отнести к классу экспресс-методов. Тестирование выполнено на базах «Faces94» и «CUHK Face Sketch FERET Database». Как следует из результатов тестирования, предложенный метод предлагает новое решение для практики использования в реальных условиях – динамики изменения параметров изображений лиц. Показано, что результат остается стабильным при изменении локальных размеров лиц, наклона в плоскости XY, изменения ракурса и зеркального поворота вокруг вертикальной оси, а также при изменениях мимики лица и наличии на нем теней от локального освещения. Предложенный способ формирования стандартного штрих-кода строится непосредственно по исходному изображению лица и, таким образом, уникально представляет конкретную личность.
Ключевые слова: изображения лиц, штрих-код, экспресс-метод, мобильные системы
Список литературы
1. Heeter T.W. Method for verifying human identity during electronic sale transactions. Patent US N 5878155; заявл. 05.09.96; опубл. 02.03.99.
2. BarcodeTattoosofScottBlake[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.barcodeart.com/store/wearable/tattoos/, свободный. Яз. англ. (дата обращения 19.12.2013).
3. Forczmanski P., Kukharev G., Shchegoleva N.L. An algorithm of face recognition under difficult lighting conditions // Przeglad Elektrotechniczny. 2012. V. 88. N. 10b. P. 201–204.
4. Кухарев Г.А., Щеголева Н.Л. Способ распознавания изображений лиц и система для его осуществления. Патент РФ №2490710. Бюл. 2013. № 23.
5. Алгоритм формирования штрих-кода EAN-8. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cherry-notes.spb.ru/barcode_ean8.htm, свободный. Яз. рус. (датаобращения19.12.2013).
6. Dakin S.C., Watt R.J. Biological “bar codes” in human faces//Journal of Vision. 2009. V.9. N. 4. P. 1–10.
7. Facial Barcodes Help Us Identify People. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.barcodesinc.com/news/?p=92, свободный. Яз. англ. (датаобращения19.12.2013).
8. Querini M., Italiano G.F. Facial recognition with 2D color barcodes // International Journal of Computer Science and Application. 2013. V. 10. No. 1. P. 78–97.
9. FaceRecognition Data. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://cswww.essex.ac.uk/mv/allfaces/faces94.html, свободный. Яз. англ. (дата обращения 19.12.2013).
10. Матвеев Ю.Н. Технологии биометрической идентификации личности по голосу и другим модальностям // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. №3. С. 5.
11. Forczmanski P., Kukharev G. Comparative analysis of simple facial features extractors // Journal of Real-Time Image Processing. 2007. V. 1. N4. P. 239–255.
12. Кухарев Г.А., Каменская Е.И., Матвеев Ю.Н., Щеголева Н.Л. Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии / под ред. М.В. Хитрова. – СПб: Политехника, 2013. – 388 с.
13. CUHK Face Sketch FERET Database (CUFSF). [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/cufsf, свободный. Яз. англ. (дата обращения 19.12.2013).