Аннотация
Приведен анализ существующих подходов к формированию штрих-кодов, дано описание типовой структуры системы формирования штрих-кодов по изображениям лиц. Предложен метод формирования линейного штрих-кода по изображениям лиц, основанный на разностных градиентах яркости, представляющих изображения лиц в форме исходных признаков. Далее эти признаки усредняются на ограниченном числе интервалов, квантуются в диапазоне десятичных цифр от 0 до 9 и преобразуются в стандартный штрих-код. Тестирование выполнено на базе Faces94 и базе композитных лиц различных возрастов. В рамках тестов показано, что сформированный штрих-код не изменяется при изменении локальных размеров лиц, их повороте в плоскости XY, изменении ракурса и зеркальном повороте вокруг вертикальной оси, а также при изменениях речевой мимики и возрастных изменениях лиц. Предложенный метод предлагает новое решение для практики использования в реальных условиях – при наличии динамики изменения параметров изображений лиц. При этом подход не требуют больших вычислительных затрат, а также использования специализированных пакетов программ по обработке изображений, что создает условия для формирования линейных штрих-кодов в рамках мобильных систем и систем реального времени.
Ключевые слова: изображения лиц, градиенты яркости, штрих-код, системы реального времени
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. Barcode Tattoos of Scott Blake [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://www.barcodeart.com/store/wearable/tattoos/, свободный. Яз. англ. (дата обращения 24.02.2014).
3. Dakin S.C., Watt R.J. Biological «bar codes» in human faces//Journal of Vision. 2009. V.9. N 4. P. 1–10.
4. Goffaux V., Dakin S.C. Horizontal information drives the behavioral signatures of face processing // Frontiers in Psychology. 2010. V. 1. Article N 143.
5. Facial Barcodes Help Us Identify People [Электронныйресурс]. Режим доступа: http://www.barcodesinc.com/news/?p=92, свободный. Яз.англ. (дата обращения24.02.2014).
6. 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.
7. Кухарев Г.А., Матвеев Ю.Н., Щеголева Н.Л. Экспресс-метод генерации штрих-кода по изображениям лиц // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 2 (90). С. 99–106.
8. Querini M., Italiano G.F. Facial biometrics for 2D barcodes // Proc. of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2012. Wroclaw, Poland, 2012. Art. N 6354334. P. 755–762.
9. Querini M., Italiano G.F. Facial recognition with 2D color barcodes // International Journal of Computer Science and Application. 2013. V. 10. N 1. P. 78–97.
10. Forczmanski P., Kukharev G. Comparative analysis of simple facial features extractors // Journal of Real-Time Image Processing. 2007.№ 1. P. 239–255.
11. Матвеев Ю.Н. Технологии биометрической идентификации личности по голосу и другим модальностям // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. № 3 (3). С. 5.
12. Collection of Facial Images: Faces94. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://cswww.essex.ac.uk/mv/allfaces/faces94.html, свободный. Яз. англ. (дата обращения 24.02.2014).
13. Алгоритм формирования штрих-кода EAN-8. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.cherry-notes.spb.ru/barcode_ean8.htm, свободный. Яз. рус. (дата обращения 24.02.2014).
14.
BurtD.M., Perrett D.I. Perception of age in adult Caucasian male faces: Computer graphic manipulation of shape and colour information // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 1995. V. 259. N 1355. P. 137–143.
15. Dosselmann R., Yang X.D. A comprehensive assessment of the structural similarity index // Signal, Image and Video Processing. 2011. V. 5. N 1. P. 81–91.
