В Петербурге нашли способ улучшить биометрию при плохом свете
Специалисты Санкт-Петербургского государственного университета промышленных технологий и дизайна (СПбГУПТД) разработали метод, повышающий точность систем распознавания лиц при неравномерном освещении. Решение не требует мощных нейросетей, сообщает ТАСС. Об этом сообщает портал ProGorodNSK.ru.
Технологии идентификации по лицу используются от проходных в бизнес-центрах до мобильных банков. Но на улице или в коридоре свет часто далек от идеального: контровой свет, боковые лучи или тени меняют текстуру кожи и даже контуры лица. Нейросетевые модели справляются с помехами, но нуждаются в мощных компьютерах и больших базах для обучения, отметил ассистент кафедры интеллектуальных систем и защиты информации вуза Артур Тян.
Ученые объединили технологию компьютерного зрения LBPH и предварительную обработку снимков по алгоритму CLAHE. Последний разбивает портрет на мелкие фрагменты и выравнивает контраст в каждом из них, что полезно именно при неравномерной освещенности. LBPH-классификатор имеет низкую вычислительную сложность и работает на обычных процессорах.
В эксперименте участвовали 10 добровольцев, которых сфотографировали в семи сценариях: нормальный свет, затемнение, пересвет, тень слева, тень справа, тень сверху и прожектор. После обработки CLAHE точность LBPH заметно выросла, особенно при затемнении, пересвете и боковой тени слева.
Разработчики подчеркивают безопасность метода: благодаря небольшой нагрузке верификация выполняется прямо на устройстве, без отправки данных на сервер. Система хранит не фотографии, а математические гистограммы признаков, которые невозможно преобразовать обратно в изображение. Такая необратимость шаблонов соответствует международному стандарту ISO/IEC 24745.
