Детектор лиц SL-Face
Добавлено: Вт дек 01, 2009 12:26 amЗадача: автоматический поиск лиц по изображению с видеокамер.
1/35 кадра - все что не обходимо для уверенной детекции лица.
Современные системы аудио-, видеозаписи имеют высокие скорости и позволяют записать такие большие объемы информации, что не хватит и всей жизни, чтобы просмотреть ВСЁ, даже в ускоренном режиме. Пора искать методы отделения зерен от плевел, вычищать ПОЛЕЗНУЮ информацию.
Почти ни одно производство не обходится без отходов. Не стало исключением и производство информации, которым занимаются системы видеоконтроля. Его можно сравнить с алмазной промышленностью. Тонны горных пород приходится просеивать, чтобы найти маленький камушек, ради которого развернуто огромное производство.
Нелегко найти «полезный камень» и в груде аудио-, видеозаписей. Как его распознать среди сотен гигабайт информации? Таких методов было создано в СпецЛабе уже много, сегодня мы предлагаем еще один.
Обычно системы записи пишут все, что движется. Просматривать приходится соответственно столько же. Если задаться целью проверить, не заходил ли кто посторонний за прошедшую неделю в ваш кабинет, вам придется долго перематывать все собственные заходы и заходы ваших сотрудников. Но теперь эту задачу можно решить всего за несколько минут!
Детектор лиц SL-Face позволяет находить в картинке лицо. Все картинки с лицами могут складываться отдельно. При этом мы убираем из просмотра шкалу времени. Мы больше не зависим от вывода изображения по времени. Теперь мы можем получать ВСЮ информацию СРАЗУ – в одно мгновение. Единственное ограничение – размер экрана дисплея. Если записанных лиц окажется слишком много, то придется несколько раз прокрутить изображение при просмотре базы картинок.
В этом месте напрашивается вопрос. Детектор лиц будет складывать вообще все картинки, где есть лица, даже если одно и то же лицо многократно появляется в кадре? Процесс видеозаписи входа может потянуть на не одну сотню таких картинок – и, конечно, это неприятный фактор.
Мы уже много говорили о том, что детектор лиц не способен идентифицировать личность по фотографии в реальных условиях. И особо сложный фактор этих реальностей – время. Уже завтра или даже через час человек может выглядеть совершенно по-другому. Но в момент входа фактор времени не распространяется на минутную запись. То есть идентификация в локальном масштабе времени возможна и абсолютно надежна. Именно такую лжеидентификацию обычно демонстрируют на выставках продавцы воздуха, утверждающие возможность поиска преступника в толпе. В течение короткого времени машина способна почти безошибочно узнать вас снова и снова.
В реальности же мы называем это локальной идентификацией. И в данном случае, для отсеивания бесполезной информации – лишних кадров – она вполне применима и отлично работает.
Таким образом, из видеозаписи большого числа кадров с одним и тем же лицом будет оставлена ТОЛЬКО ОДНА картинка. Детектор лиц захватывает цели – лица, присваивает каждому лицу уникальный номер и ведет их вплоть до выхода из поля обзора камеры.
Причем, возможен захват сразу нескольких разных целей – лиц на одном изображении.
Кроме того, такой алгоритм детектора лиц, как в GOALcity, способен не только записывать картинку при появлении нового лица, но и оценивать ее качество при дальнейшем сопровождении. В архив попадает самый удачный ракурс и с наибольшим приближением.
В итоге – только одна картинка вместо сотен. И эта картинка – лучшая!
По заинтересовавшей вас картинке вы всегда можете перейти на видеопросмотр всего события.
Таким образом, детектор лиц позволяет в сотни раз сократить время на поиск информации, отсеивая «отходы производства».
GoalCity Pegal - презентация новой системы видеонаблюдения
SL-Traffic - модуль определения автомобильных номеров
GOALcity - алгоритмы системы видеонаблюдения
Модуль аналитики «Внимание!»: догнать время
Новый вид клиентов на системы видеонаблюдения (аналитики) – новый источник доходов
След в GOALcity - автоматическое наведение поворотной камеры по данным с обзорных
1/35 кадра - все что не обходимо для уверенной детекции лица.
Современные системы аудио-, видеозаписи имеют высокие скорости и позволяют записать такие большие объемы информации, что не хватит и всей жизни, чтобы просмотреть ВСЁ, даже в ускоренном режиме. Пора искать методы отделения зерен от плевел, вычищать ПОЛЕЗНУЮ информацию.
Почти ни одно производство не обходится без отходов. Не стало исключением и производство информации, которым занимаются системы видеоконтроля. Его можно сравнить с алмазной промышленностью. Тонны горных пород приходится просеивать, чтобы найти маленький камушек, ради которого развернуто огромное производство.
Нелегко найти «полезный камень» и в груде аудио-, видеозаписей. Как его распознать среди сотен гигабайт информации? Таких методов было создано в СпецЛабе уже много, сегодня мы предлагаем еще один.
Обычно системы записи пишут все, что движется. Просматривать приходится соответственно столько же. Если задаться целью проверить, не заходил ли кто посторонний за прошедшую неделю в ваш кабинет, вам придется долго перематывать все собственные заходы и заходы ваших сотрудников. Но теперь эту задачу можно решить всего за несколько минут!
Детектор лиц SL-Face позволяет находить в картинке лицо. Все картинки с лицами могут складываться отдельно. При этом мы убираем из просмотра шкалу времени. Мы больше не зависим от вывода изображения по времени. Теперь мы можем получать ВСЮ информацию СРАЗУ – в одно мгновение. Единственное ограничение – размер экрана дисплея. Если записанных лиц окажется слишком много, то придется несколько раз прокрутить изображение при просмотре базы картинок.
В этом месте напрашивается вопрос. Детектор лиц будет складывать вообще все картинки, где есть лица, даже если одно и то же лицо многократно появляется в кадре? Процесс видеозаписи входа может потянуть на не одну сотню таких картинок – и, конечно, это неприятный фактор.
Мы уже много говорили о том, что детектор лиц не способен идентифицировать личность по фотографии в реальных условиях. И особо сложный фактор этих реальностей – время. Уже завтра или даже через час человек может выглядеть совершенно по-другому. Но в момент входа фактор времени не распространяется на минутную запись. То есть идентификация в локальном масштабе времени возможна и абсолютно надежна. Именно такую лжеидентификацию обычно демонстрируют на выставках продавцы воздуха, утверждающие возможность поиска преступника в толпе. В течение короткого времени машина способна почти безошибочно узнать вас снова и снова.
В реальности же мы называем это локальной идентификацией. И в данном случае, для отсеивания бесполезной информации – лишних кадров – она вполне применима и отлично работает.
Таким образом, из видеозаписи большого числа кадров с одним и тем же лицом будет оставлена ТОЛЬКО ОДНА картинка. Детектор лиц захватывает цели – лица, присваивает каждому лицу уникальный номер и ведет их вплоть до выхода из поля обзора камеры.
Причем, возможен захват сразу нескольких разных целей – лиц на одном изображении.
Кроме того, такой алгоритм детектора лиц, как в GOALcity, способен не только записывать картинку при появлении нового лица, но и оценивать ее качество при дальнейшем сопровождении. В архив попадает самый удачный ракурс и с наибольшим приближением.
В итоге – только одна картинка вместо сотен. И эта картинка – лучшая!
По заинтересовавшей вас картинке вы всегда можете перейти на видеопросмотр всего события.
Таким образом, детектор лиц позволяет в сотни раз сократить время на поиск информации, отсеивая «отходы производства».
GoalCity Pegal - презентация новой системы видеонаблюдения
SL-Traffic - модуль определения автомобильных номеров
GOALcity - алгоритмы системы видеонаблюдения
Модуль аналитики «Внимание!»: догнать время
Новый вид клиентов на системы видеонаблюдения (аналитики) – новый источник доходов
След в GOALcity - автоматическое наведение поворотной камеры по данным с обзорных