Новое исследование, касающееся методов осуществления видеонаблюдения в общественных местах

Исследование, проведенное студентами выпускного курса Саутхэмптонского университета, определило наиболее эффективные способы опознания разыскиваемых лиц в общественных местах.

В двух отдельно выполнявшихся исследовательских проектах два студента-выпускника инженерной специальности факультета электроники и компьютерных наук (School of Electronics & Computer Science, ECS) -- Сара Дин (Sarah Deane) и Мэтью Шарифи (Matthew Sharifi), получающие в этом месяце дипломы об окончании университета, исследователи обратились к приобретающей все бОльшую важность проблеме идентификации разыскиваемых по чертам лица в реальном окружении -- как с точки зрения обеспечения безопасности, так и в интересах маркетингового характера.

В ходе реализации проекта Сары Дин, называвшегося "Сравнительный анализ технологий фильтрации фона", выяснилось, чтоб большинство отснятых системами охранного телевидения видеоматериалов неспособны передать четкое изображение объекта, поскольку предмет съемки зачастую тонет в массе подробностей фоновой, незначащей информации.

Рассмотрев несколько применяемых на практике способов отфильтровывания фона и не найдя среди них ни одного действительно эффективного, Сара, основываясь на теоретических подоплеках нескольких из этих методов одновременно, предложила методику собственной разработки.

"Я обнаружила, что вычитание фона из изображения , несмотря на кажущуюся простоту, вытекающую из определения этой процедуры -- выявление разности между всей наблюдаемой сценой и фоновой ее частью (без интересующих наблюдателя объектов) -- задача не такая уж и легкая, и на пути к ее решению предстоит справиться с целым рядом проблем," -- говорит Сара. -- "Было ясно, что решением может стать простой алгоритм вычитания, эффективно использующий отводимые на работу приложений охранного ТВ вычислительные ресурсы."

В ходе проекта Мэтью Шарифи под названием "Распознавание лиц в общественных местах" производилось сравнение эффективности методов идентификации людей, находящихся в общественных местах, по чертам лица и оценка возможности применения в этих целях технологии Bluetooth.

Он установил, что камера видеонабюлюдения, установленная в зоне стоек администраторов, в состоянии распознать лица всех граждан, обращающихся на стойки, а распознавание с применением приборов Bluetooth эффективно работает лишь на 8.33% проходящих и к тому же зависит от того, какой процент общей массы прохожих пользуется устройствами Bluetooth.

Результаты исследования вдохновили Мэтью на боле детальное изучение видеотехнологий и задали направление для дальнейшей научной работы.

"Рассмотрев преимущества и недостатки идентификации с применением технологии Bluetooth и распознавания по чертам лица, я пришел к выводу о том, что имеет смысл сгруппировать оба этих метода в единую технологию идентификации, которая сочетала бы в себе вездесущность распознавания лиц с точностью идентификации технологии Bluetooth," -- сказал он.

Источник: AlphaGalileo