Виктор Долонько (dolonyko) wrote,
Виктор Долонько
dolonyko

Categories:

Маска, я тебя знаю

Герман ДЬЯКОНОВ *

Террористы на пороге. Надо уметь искать их везде, даже в толпе. Задача эта является одной из тех, что традиционно считались прерогативой искусственного интеллекта, и входит в состав проблемы идентификации личности. По походке, по привычкам или по голосу.
Сегодня речь пойдет о распознавании лиц. С помощью компьютерной техники, естественно. Как бы вы сами подошли к решению этой задачи? Правильно, сначала вы построите базу, содержащую фотографии всех известных вам преступных личностей. А потом? И опять вы правы, предлагая создать систему, которая умеет из, например, сигнала с камеры наблюдения выделять ту его часть, которая соответствует какому-то объекту класса «человек». Далее надо найти лицо и закрепиться на нем так, чтобы при любом перемещении человека в пределах нашей видимости наша камера могла бы считывать именно эту часть изображения, как бы наблюдаемый ни вертелся.

Эти два этапа называются детектированием и локализацией лица. Но повороты головы, мимика и другие причины заставляют изменяться изображения лица. Мы должны не просто тупо сравнивать наше лицо с похожим из базы изображений. Можно, конечно, сделать так, как делают художники-монументалисты: разбить изображение на клеточки и потом сравнивать пары «эталон – образец». Здесь эталоны берутся из базы, а образец есть наш подопытный кролик, но вопрос мимических изменений этим не снимается.
Есть кое-что получше. Надо для каждого из «кадров базы» сформировать совокупность инвариантов, то есть примерно постоянных параметров, характеризующих его. После этого на объекте слежения производится выделение этих инвариантов. Как правило, это так называемые антропометрические точки. Например, точка на верхнем крае козелка уха или наиболее выступающие точки на лбу, на затылке, на скулах. Их много. Найдя их, можно определить расстояния между их парами и построить некий характеристический многоугольник. Он, в отличие от папиллярного рисунка, не является строго индивидуальным, но вероятность полного совпадения достаточно «богатых» многоугольников, или графов, не слишком велика.
Что же касается процессов поиска и сравнения, то здесь криминалистам предоставляется весьма широкий спектр информационных технологий. Среди них наиболее математизированной является сравнение пар по методу фильтров Габора. Суть его вряд ли интересна в связи с огромными затратами времени на его реализацию, по мере развития ЭВМ к нему вернутся, но пока наиболее перспективным считается применение нейрокомпьютеров, или нейроэмуляторов. Эта программа создается весьма просто (когда в РФ было высшее образование, мы со студентами делали это), но потом ее надо в течение какого-то времени обучать. Там есть свои заморочки, в частности, «переучивание», когда система очень чувствительно реагирует на допустимые изменения. Плохо, что тиражировать обученные нейрочипы нельзя. Но всё это работает. Пример: разработка ученого из СамГТУ А. Юдашкина реально способствовала поимке преступника.
В этом тексте я наметил только штриховой контур. Если интересно, можно и продолжить.

* Специалист по теории информатики.

Опубликовано в «Свежей газеты. Культуре» от 3 декабря 2020 года, № 23 (196)
Tags: Наука, Теория информации
Subscribe

  • Где стоять надгробию Клодта?

    Аркадий СОЛАРЕВ * Во время недавнего футбольного чемпионата по футболу многие гости Самары зачарованно останавливались возле нашего…

  • Потери и находки

    Вопросы задавала Светлана ВНУКОВА * «В его живописи – та же грандиозность, которая потрясает нас, когда мы слушаем Баха».…

  • Остановившиеся часы дома Кожевникова

    Армен АРУТЮНОВ * Фото Натальи МАСЛОВОЙ 17–18 апреля самарский ВООПИиК организовал две акции, приуроченные к Международному дню…

  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 1 comment