Дмитрий Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком»

1. Системы динамического выделения биометрических признаков ираспознавания человека в условиях некооперативности процессанаблюдения на основе использования синхронизированных датчиковизображений высокого разрешения и акустических датчикови интеграция с АИС «Портрет-Поиск» и экспертными комплексами Дмитрий Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком»

2. Решения для экспертно-криминалистических подразделений • АПК "Видеошумоочистка“ - Аппаратно-программный комплекс автоматической шумоочистки цифровых видео- и фото-материалов и цифровой обработки изображений для улучшения визуального восприятия при показе изображений при внесении их в базы учётов различных направлений: • АПК Видеобанк - Аппаратно-программный комплекс (АПК) «Видеобанк» чтения, хранения и воспроизведения видеоинформации с различных цифровых и аналоговых носителей и преобразования форматов записанной видеоинформации к унифицированному формату ЭКЦ МВД • АПК «Vocord VoiceID»модуль автоматический поиск и верификация дикторов по базам фоноучетов. Интеграция с АПК ведения криминалистических учетов разного направления "Портрет-Поиск" в соответствии с приказов МВД №70 от 10.02.2006 • Статические и динамические 3D-технологии. Стереосъемка и 3D-реконструкция моделей объектов различных классов: лиц, черепов и предметов изъятых с МП

3. Требования к изображениям лиц • ЭКЦ МВД РФ. «Криминалистические требования на установку и эксплуатацию телевизионных систем наблюдения» • ЭКЦ МВД РФ. «Особенности портретной криминалистической идентификации с использованием видеоизображений» • ЭКЦ МВД РФ. «Применение компьютерных технологий при производстве портретной экспертизы: Методические рекомендации» • ЭКЦ МВД РФ. «Оптимизация обработки идентификационных признаков элементов лица человека с помощью компьютерных технологий».

4. Требования ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2006 Стандарт Российской Федерации ГОСТ Р ИСО/МЭК 19794-5-2006 "Автоматическая идентификация. Идентификация биометрическая. Форматы обмена биометрическими данными. Часть 5. Данные изображения лица" . Требования: • Не менее 120 пикселов между центрами глаз; • Допустимые отклонения изображения лица от фронтального ракурса – не более 15 угл. град. • Динамический диапазон изображения – не менее 42 дБ (7 бит); • Чересстрочная развертка не допускается • Разрешение изображениялица полного фронтального типа должно составлять не менее 200 пиксел на горизонтальный размер головы

5. Требования к качеству изображений лица полного фронтального типа • 200 пиксел на горизонтальный размер головы • не менее 120 пиксел на расстоянии между центрами глаз (межзрачковое расстояние).

6. CCTV Изображения, получаемые с систем «традиционного» видеонаблюдения (CCTV), основанных на стандартах PAL, NTSC не удовлетворяют требованиям ГОСТ

7. VOCORD NetCam • Разрешение до 5 мегапиксел (2592х1944) • Частота кадров от 12 до 200 кадр/с • Разрядность АЦП: до 12 бит • Интерфейс трансляции видеоданных Gigabit Ethernet • Квантовая эффективность (550нм) 35-40% • Объективы: Canon-EF, C/CS-mount • Управление объективами: фокусировка, диафрагма • Синхронизация видеокамер для создания систем 3D-зрения

8. Интерфейсы VOCORD NetCam • Интерфейс управления моторизированным объективом • Порт RS-232/422/485 для управления любыми исполнительными устройствами. • «Тревожные» входы для подключения датчиков идругих камер в режиме синхронизации. • Порт Gigabit Ethernet с функцией Power over Ethernet. • Интерфейс для подключения отдельного источника питания. • Программируемые индикаторы соединения. 1 2 3 4 5 6

9. Решаемые задачи • Стерео- фотограмметрия (3D-позиционирование объектов) • 3D-реконструкция и Распознавание 3D-объектов • Распознавание лиц по 3D-моделям • Контроль дорожной обстановки • Распознавание типов, марок автомобилей

10. VOCORD FaceControl Аппаратно-программный комплекс VOCORD FaceControl предназначен для автоматического некооперативного выделения изображений лиц из панорамного видеопотока и их последующего распознавания.

11. VOCORD FaceControl Области применения • Места массового пребывания людей: площади, стадионы • Транспортные узлы: аэропорты, вокзалы, автостанции • Пограничные паспортно­визовые контрольные пункты • Проходные и контрольно-пропускные пункты. • Общественные учреждения

12. Структурная схемаVOCORDFaceControl

13. VOCORD FaceControl • Автоматическое выделение и сопровождение лиц в поле зрения видеокамеры. • Автоматическое формирование базы фотографий лиц, попавших в поле зрения камеры. • Система выделения изображений лиц может работать в двух режимах: • сохранение серии изображений при межкадровом прослеживании лица; • сохранение для каждого лица одного наилучшего изображений; • Автоматическое распознавание лиц по результатам сравнения с базой эталонных изображений. • Трансляция видеоизображений по сети. Возможности системы VOCORD FaceControl

14. VOCORD FaceControl Схема работы

15. Рубеж контроля пассажиропотокаVOCORDFaceControl

16. FRVT-2006 Достижения современных алгоритмов 2D-распознавания лиц в исследовании Face Recognition Vendor Test FRVT-2006

17. Стереозрение и «многоракурсное синхронное зрение» Синхронные датчики изображенийСъюстированнаяоптическая системаАвтоматический учет геометрии сцены

18. Синхронизация работы камер КАМЕРА 1Управляющая КАМЕРА 2 КАМЕРА 3 OUT IN IN EthernetВидеоданные ↓ Управление ↑ EthernetВидеоданные ↓ EthernetВидеоданные ↓

19. Высокая точность синхронизации Видеопоток 1 Видеопоток 2 Видеопоток 3 Время = t Время = t±∆tmax Время = t±∆tmax ∆tmax = 50 мкс диффузное («стандартное») освещение

20. Реконструкция 3D-моделей на основе стереоизображений • Разрешение стерео пары изображений: 1000 х 1500 пиксел • Время экспонирования: 10 мсек • Стереобаза: 11 см • Расстояние до объекта:~ 1.5 м

21. 3D-реконструкция – вычислительно-ёмкая задача Время расчета 8 сек Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт

22. 3D-реконструкция – вычислительно-ёмкая задача Время расчета 50 сек Эталонная вычислительная платформа: 1 ядро Intel Core 2GHz, SSE3, энергопотребление ~100Вт

23. Эффективная расстановка антропометрических точек Автоматизация процесса поиска и расстановки антропометрических точек. Активная модель формы Кута (ASM, Active Shape Model) Расширенный набор из 68 точек, предложенных проектом M2VTS Для выделения лица на изображении и его элементов (глаз) реализован алгоритмы детектирования Виола-Джонс (Viola-Jones) и Роули (Rowley) Пространственные координатыВысокая точность

24. Новые эффективные алгоритмы распознавания «3D» Методы быстрого сравнения по антропометрическим точкам Методы сравнения 3D-поверхностей

25. VOCORD VoiceID - модуль распознавания человека по голосу

26. VOCORD VoiceID - модуль распознавания человека по голосу • Достоверность работы системы при распознавании неизвестного диктора: • не менее 91 % при сравнении пары речевых сигналов передаваемых по одному и тому же каналу связи и длительности .входного сигнала не менее 15 сек.; • не менее 85 % при сравнении пары речевых сигналов передаваемых по разным каналам связи и длительности входного сигнала не менее 15 сек.; • Автоматическая адаптация к окружающим шумам и канальным искажениям; • Возможность работы (мониторинга) системы в режиме реального времени; • Время верификации входного сигнала длительностью 1 сек. в сравнение с одной “дикторской карточкой”: не более 0.35 сек.; • Продолжительность речевого сигнала неизвестного диктора, используемого для корректной идентификации в режиме реального времени: не менее 3 сек.; • Продолжительность сигнала для корректного получения индивидуальных особенностей диктора, используемых при построении “дикторской карточки”:не менее 60 сек.; • Время вычисления индивидуальных особенностей диктора, используемых при построении “дикторской карточки”: не более 3 минут; • Максимальное количество “дикторских карточек” хранимых системой: Не ограничено; • Формат базы данных информационной структуры “дикторских карточек”: SQL;

27. VOCORD Tahion Интегрированная территориально распределенная система безопасности • Высокое качество видеоматериалов • Видеоаналитика • Сетевая распределённая архитектура • Масштабируемость

28. Архитектура VOCORDTahion

29. АПК чтения, хранения и воспроизведения фото- и видеоинформации с различных цифровых и аналоговых носителей«Видеобанк» • преобразование форматов записанной видеоинформации к унифицированному формату ЭКЦ МВД. • аппаратные устройства чтения информации цифровых сменных носителей и видеорегистраторов стандартных и нестандартных форматов: • MJPEG; MPEG-1,2,4,7; • форматы Wavelet-кодирования, MJPEG2000 • форматы DCT-кодирования, H.26x, форматы закрытых платформ; • интеграция с АИС «Портрет-поиск»; • интеграция c АРМ «Видеошумоочистка»;

30. АРМ шумоочистки и улучшения визуального восприятия цифровых фото- и видеодокументов «Видео-шумоочистка» Аппаратно-программный комплекс (АПК) «Видео-Шумоочистка» обработки и восстановления аналоговой и цифровой фото-, видео- , а также сопровождающей ее аудиоинформации. АПК включает в себя компьютерную платформу, аппаратные устройства сопряжения с АПК «Видеобанк», АРМ управления воспроизведением видеоиформации и обработки и шумоочистки изображений методами:, • Шумоочистка видео-материалов методами: • шумоподавление методом накопления; • нерезкого маскирования; • эффективное расширение динамического диапазона методом нелинейного выравнивания яркости, • автоматическая регулировка яркости и контраста, • компенсация блокинг-искажений алгоритмов сжатия видеоинформации, • адаптивное подавление высокочастотного шума. • нелинейная фильтрация, • адаптивное приведение чересстрочной развертки к прогрессивной • устранение смазывания движущихся объектов ;

31. «Видео-шумоочистка» нелинейная фильтрация высокочастотного шума Рис. 1 Пример работы нелинейного фильтра высокочастотного шума

32. «Видео-шумоочистка» Повышение чёткости изображения методами шумоподавления + нерезкого маскирования

33. «Видео-шумоочистка» адаптивное приведение чересстрочной развертки к прогрессивной оригинал сглаживание интерполяция адаптивный метод

34. «Видео-шумоочистка» Нелинейное выравнивание яркости и адаптивное расширение динамического диапазона

35. «Видео-шумоочистка» Аффинное преобразование и приведение изображения к фронтальному ракурсу

36. Системы динамического выделения биометрических признаков ираспознавания человека в условиях некооперативности процессанаблюдения на основе использования синхронизированных датчиковизображений высокого разрешения и акустических датчикови интеграция с АИС «Портрет-Поиск» и экспертными комплексами Дмитрий Заварикин ЗАО «Вокорд Телеком»