Procedura ekstrakcji cech z obrazu twarzy dla potrzeb systemu biometrycznego

• Autorzy: Kowalski P. A.

Warianty tytułu

Procedure of feature extraction from face image for biometrical system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem niniejszego artykułu jest prezentacja kompletnej procedury ekstrakcji cech z rzeczywistego obrazu twarzy. Procedura składa się z wielu algorytmów przetwarzania obrazów, takich jak binaryzacja, erozja, filtracja, metody gradientowe oraz kaskadowego klasyfikatora Haara. Otrzymany wektor cech jest zastosowany do zagadnienia identyfikacji biometrycznej ze szczególnym uwzględnieniem problemu uwierzytelniania. Stworzony system działa w trybie on-line, przetwarzając obraz otrzymany z kamery internetowej. Poprawność zaproponowanych algorytmów została sprawdzona za pomocą stworzonej bazy danych zawierającej kilkadziesiąt osób. Testom zostały poddane zarówno obrazy otrzymane z kamery, jak również syntetycznie stworzone zdjęcia zawierające różnego rodzaju przypadki uszkodzeń. Prezentowany tu algorytm został zbadany dla przypadków zmiennego oświetlenia, zakłóceń związanych z naturalną zmianą wyglądu, obrazem obróconym, jak również komputerowo zniekształconym.

EN

The aim of this paper is to present a complete procedure for extracting features from the real face picture. The procedure consists of several image processing algorithms such as binarization, erosion, filtration, gradient method and Haar-like Features algorithm. The obtained feature vector used in biometric identification with particular emphasis on the problem of authentication. A system processing the image obtained from a webcam operates in an on-line regime. The correctness of the proposed algorithm was tested using the database created with dozens of people. The tests were done from the camera images as well as artificially created images with different damage cases. The algorithm was tested for cases of various types of lighting, disturbances associated with the natural change of face appearance, the image rotation and distorted image.

Słowa kluczowe

PL

biometryka; uwierzytelnianie; przetwarzanie obrazów; analiza obrazów; filtracja obrazu; metody; gradientowe; klasyfikator Haara; klasyfikacja; sieci neuronowe

EN

biometrics; authentication; processing analysis; image analysis; image filtering; gradient methods; Haar-like features; classification; neural network

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej im. Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Czasopismo Techniczne. Automatyka
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 109, z. 1-AC
• Strony: 55--79
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., il., tab., wz.

Twórcy

autor

Kowalski P. A.

• Katedra Automatyki i Technik Informacyjnych, Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej, Politechnika Krakowska
• Instytut Badań Systemowych, Polska Akademia Nauk

Bibliografia

• [1] Bolle R.M., Connel J.H., Pankanti S., Ratha N.K., Senior A.W., Biometria, WNT, Warszawa 2008.
• [2] Bradski G., Kaehler A., Learning OpenCV. Computer Vision with the OpenCV Library, O’Reilly Media, Sebastopol 2008.
• [3] Chau M., Betke M., Real Time Eye Tracking and Blink Detection with USB Cameras, Boston University, Boston 2005.
• [4] Chiang W.K., Tai W.K., Yang M.T., Huang Y.T., Huang C.J., A Novel Method for Detecting Lips, Eyes and Faces in Real Time, Real-Time Imaging, vol. 9(4), 2003, 277-287.
• [5] Hall P., Park B.U., Samworth R.J., Choice of neighbor order in nearestneighbor classification, Annals of Statistics, vol. 36(5), 2008, 2135-2152.
• [6] Hsu R.L., Abdel-Mottaleb M., Jain A., Face Detection in Color Images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24(5), 2002, 696-706.
• [7] Kowalski P.A., Kulczycki P., Data Sample Reduction for Classification of Interval Information using Neural Network Sensitivity Analysis, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6304, 2010, 271-272.
• [8] Kowalski P.A., Zastosowanie wybranych algorytmów obliczeń naturalnych w procesie uczenia sieci neuronowych typu Fuzzy Flip Flop, Proceedings of The First International Conference on Automatic Control and Information Technology, 2011, 1-4.
• [9] Kulczucki P., Kowalski P.A., Bayes classification of imprecise information of interval type, Control and Cybernetics, vol. 40(1), 2011, 101-123.
• [10] OpenCV Library, http://opencv.willowgarage.com (dostęp 30.06.2012).
• [11] Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa 1996.
• [12] Lienhart R., An extended set of Haar-like features for rapid object detection, Proceedings of The International Conference on Image Processing, vol. 1, 2002, I-903.
• [13] Peng K., Chen L., Ruan S., Kuchariew G., A Robust Algorithm for Eye Detection on Gray Intensity Face without Spectacles, Journal of Computer Science and Technology, vol. 5(3), 2005, 127-132.
• [14] Ratha N., Bolle R., Pandit V., Vaish V., Robust Fingerprint Authentication Using Local Structural Similarity, Proceedings of the International Conference on Advances in Biometrics, 2006, 273-279.
• [15] Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2006.
• [16] Shafi M., Chung P.W.H., A Hybrid Method for Eyes Detection in Facial Images, International Journal of Electrical and Electronics Engineering, vol. 3(4), 2009, 231-236.
• [17] Ślot K., Wybrane zagadnienia biometrii, WKiŁ, Warszawa 2008.
• [18] Tadeusiewicz R., Sygnał mowy, WKiŁ, Warszawa 1988.
• [19] Tadeusiewicz R., Flasiński M., Rozpoznawanie obrazów, PWN, Warszawa 1991.
• [20] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993.
• [21] Tadeusiewicz R., Korohoda P., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.
• [22] The FERET Database, www.nist.gov/itl/iad/ig/colorferet.cfm/ (dostęp 30.06.2012).
• [23] Waymam J., Jain A., Davide M., Maio D., Biometric Systems, Springer-Verlag, Londyn 2005.
• [24] Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne Sieci Neuronowe. Podstawy teorii i zastosowania, PWN, Warszawa 1996.

Uwagi

PL

Badania prezentowane tutaj są współfinansowane ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego, projekt „Technologie informacyjne: badania i ich interdyscyplinarne zastosowania”.