ля наступних кадрів. [16]
Глава 3. Експериментальні результати
.1 Результати функціонального тестування
Розроблюваний макет програмних засобів розпізнавання осіб був побудований на інструментальних засобах компанії Cognitec (Cognitec FaceVACS SDK 8.5). Нижче наведені результати тестування, проведеного в рамках Face Vendor Recognition Test (FRVT) 2010 на базах осіб великої розмірності.
3.1.1 Опис тестових баз осіб
LEO . База, зібрана правоохоронними органами (Law EnfOrcement agencies і передана в ФБР, також відома як FBI Photo File.)
DOS/Natural . База даних зображень з візових документів нерезидентів. Використовується для тестування в рамках моделі один-ко-многим.
DOS/HCINT . Вибірка з DOS/Natural, використана в рамках тестування FRVT в 2002 і 2006 рр.
SANDIA. Набір фронтальних зображень облич у високому дозволі (цифрова фотокамера з матрицею 4 мегапікселя). Використовувався в рамках тестування FRVT 2006. Зібрано Sandia National Laboratory. Добірка зображень була отримана при контрольованому освітленні за згодою суб'єктів. Перевірочні зображення були підготовлені в двох режимах: при контрольованому і при випадковому освітленні.
Параметри зображень тестових баз осіб наведені в таблиці 3.1.
Таблиця 3.1 Параметри зображень тестових баз осіб, що використовувалися в FRVT +2010
Більшість зображень тестових баз представлено зображеннями низького і середнього дозволу (крім Sandia, див. вище) у форматі стиснення JPEG. За винятком Sandia, відстань між зіницями суб'єктів не контролював. Отримані зображення не відповідають вимогам стандарту ISO на зображення для біометрії. Таким чином, більшість тестових баз осіб надають зображення, максимально наближені до природних умов, що повинно утруднити роботу алгоритмів розпізнавання.
Розміри перерахованих баз зображень наведені в таблиці 3.2.
Таблиця 3.2 Розміри тестових баз осіб, що використовувалися в FRVT 2010
Як видно з таблиці, більшість людей в базі представлені одним або двома зображеннями. Вибірка в рамках тесту FRVT +2010 вироблялася випадковим чином по всіх суб'єктах бази безвідносно кількості представлених зображень.
На малюнку 3.1 наведено приклад вибірки з бази LEO.
Рис. 3.1 Вибірка з бази осіб LEO
Зображення а) максимально наближене до стандартів для розпізнавання; на зображенні b) обличчя повернене відразу по декількох осях під кутом, при якому алгоритми розпізнавання зазвичай дають збій, і до того ж пропорції зображення обличчя спотворені занадто близьким відстанню зйомки. Додаткові проблеми створює неоднорідне освітлення і низький контраст зображення; на зображенні c) особа не центровано, трохи нахилене і невеликого розміру в порівнянні з розмірами кадру, засвічена і має низький контраст. Зображення b) і c) зняті з низьким дозволом 240х240 (вебкамера). [17]
3.1.2 Результати тестування алгоритму ідентифікації осіб
На малюнку 3.2 приведений результат тестування комерційних коштів на тестових базах осіб LEO і DOS/Natural. Програмні засоби Cognitec показали точність 0,83 і 0,88 відповідно.
Рис. 3.2 Результати порівняння точності розпізнавання осіб різними комерційними засобами на тестових базах осіб LEO і DOS/Natural. Програмні засоби Cognitec позначені позначені Х 04, синій колір графіка
На малюнку 3.3 наведено приклади зображень особи при різних кутах повороту, на малюнку 3.4 - результати тестування при різних кутах повороту осіб.
Рис. 3.3 Зображення обличчя при кутах повороту 0, 15, 22,5 і 45 градусів
На малюнку 3.4 програмні засоби фірми Cognitec позначені Х02 (синій графік). З порівняння графіків для різних комерційних засобів видно, що SDK фірми Cognitec при нульовому куті повороту голови дає дуже мале значення помилки і знаходиться на 2 місці по точності розпізнавання. В цілому форма графіка приблизно однакова для всіх засобів. Для Cognitec помітні помилки розпізнавання починаються при куті повороту від ± 16 градусів, що відповідає вимогам стандартів по розпізнаванню (кут повороту голови не більше 15 градусів). [18]
Рис. 3.4 Залежність величини помилки розпізнавання від угл?? повороту голови
3.1.3 Результати тестування алгоритму пошуку осіб на зображеннях
