В связи с последними событиями в этом году, данная технология будет весьма полезной в местах большого скопления людей: аэропорты, станции метро, рынки, магазины, стадионы и т.п, а также при приходе в учебное заведение. Возможность выполнять распознавание лиц с помощью изображений с тепловизионных камер улучшила бы это наблюдение, например, автоматически обнаруживая, когда заинтересованное лицо находится поблизости, и посылая предупреждение операторам. “Эта технология позволяет сопоставлять тепловые изображения лиц с существующими биометрическими базами данных лиц/списками наблюдения, которые содержат только видимые изображения лиц", – сказал д-р Бенджамин Ригган, научный сотрудник, участвовавший в разработке этой технологии. Эта технология предоставляет человеку возможность визуально сравнивать видимые и тепловые изображения лица с помощью синтеза тепловых и видимых изображений лица (рис.1). В условиях ночного времени и низкой освещенности обычная камера, которая захватывает видимый свет, не может захватывать изображения без использования привлекающей внимание вспышки. Это сразу же выявило бы местонахождение камеры. Хотя тепловизионные камеры не имеют этого недостатка, сопоставление тепловизионного изображения лица с изображением лица, полученным обычной камерой, является проблемой, известной как "кросс-спектральное" распознавание лиц [1, 2].
Рис. 1. Конвертация теплого изображения лица в обычное
Исследователи армии США подошли к решению этой задачи, используя методы, основанные на глубоких нейронных сетях: многослойные компьютерные программы, которые слабо имитируют структуру биологического мозга, часто используемые для анализа изображений. Они использовали нелинейную регрессионную модель для отображения теплового изображения в представление в видимом свете и задачу оптимизации, которая сохраняет форму всего лица таким образом, что синтезированное видимое изображение может быть сгенерировано. Исследователи смогли выполнить проверку лица с помощью этого подхода и обнаружили, что он был эффективным. Он был способен выполнять распознавание почти в реальном времени во время работы на ноутбуке (рис.2). Таким же образом, возможна проверка студентов и преподавателей, а также и людей, приходящих в вуз. Камера будет считывать показатели с человека, то есть его температуру и также распознавать личность студента или же преподавателя. Данные прихода в вуз, температура будет записываться в базу данных автоматически (рис.2) [3, 4].
Данный способ распознавания человека и его температуры обладает следующими преимуществами:
1) выявление лиц с повышенной температурой с высокой точностью;
2) мгновенное измерение без остановки движения и возникновения очередей;
3) автоматическая калибровка [3];
4) автоматическая работа, исключающая человеческий фактор.
Для реализации системы идентификации помимо разрабатываемого программного обеспечения потребуется следующее оборудование:
1) стационарный тепловизор;
2) компьютер или ноутбук, где будут фиксироваться данные, а также проверятся сотрудником;
3) провода.
Российская компания «Ростелеком» – признанный технологический лидер в инновационных решениях в области электронного правительства, кибербезопасности, дата-центров и облачных вычислений, биометрии, здравоохранения, образования, жилищно-коммунальных услуг; как раз занимается производством и разработкой, данной технологией. Оборудования различаются как по цене, так и для пунктов с большим и небольшим потоком людей. Можно рассмотреть одну из изобретаемых компанией систему(рис.3). Главные преимущества этого комплекта от других, в том, что: этот комплект оборудования подразделяется для пропускных пунктов с большим потоком людей; обладает высокой скоростью до 400 человек в минуту; точность измерения 0.3℃, данная точность позволяет достоверно выявить человека с повышенной температурой в потоке; способен детектировать лица людей и измерять температуру на расстоянии до 8 метров.
Рис. 2. Схема работы системы распознавания лиц
Рис. 3. Высокоточный стационарный тепловизор
