ГОСТ Р 58668.3-2021 (ИСО/МЭК 39794-5:2019). Национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Биометрия. Расширяемые форматы обмена биометрическими данными. Часть 3. Данные изображения лица

Приложение D

(справочное)

 

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

 

D.1 Измерение искажения увеличения и радиального искажения в установке сбора портрета

D.1.1 Общие положения

В настоящем приложении рассмотрены два типа искажения.

Искажение увеличения возникает как геометрический эффект оптической перспективы. В некоторых оптических системах объекты одного размера отображены по-разному в зависимости от расстояния между объектом и датчиком. Искажение увеличения всегда присутствует в человеческом зрении.

Радиальное искажение (бочкообразная дисторсия, подушкообразная дисторсия, искажение усов) вызывается оптическими свойствами линзы. Радиальное искажение отсутствует в человеческом зрении.

Искажение увеличения и радиальное искажение могут влиять на эксплуатационные характеристики визуального и автоматического распознавания лиц. В настоящем приложении определены методы измерения искажения увеличения и радиального искажения.

D.1.2 Мира для измерения искажения увеличения

Для измерения искажения увеличения необходимо распечатать рисунок D.1 на бумаге формата А4 и сложить его в Т-образную форму. Основание буквы Т находится впереди, верхняя перекладина буквы Т находится сзади. Высота буквы Т принята равной расстоянию от глаз до носа 50 мм, типичному для европеоидной расы. Процесс фотографирования миры определен в разделе D.1.4. На фотографии может быть измерен относительный размер объекта в плоскости глаз и в плоскости кончика носа субъекта. Маркеры, равные 0,5 мм и 1 мм, расположенные в квадратах, позволяют оценить резкость деталей по всей области лица, в том числе в областях носа и глаз. См. рисунок D.2.

 

 

Рисунок D.1 - Мира для измерения искажения увеличения

 

 

 

 

Рисунок D.2 - Мира для измерения искажения увеличения,

готовая для использования

 

На рисунке D.2 показаны миллиметровые деления в плоскости носа и маркеры на расстоянии 20 мм от плоскостей носа и глаз.

Рекомендуется изготовление жесткой миры для точного и многократного измерения искажения увеличения.

Допускается прикрепление миры к опоре. Рекомендуется использовать белый пенопласт толщиной 5 мм или алюминий толщиной 2 мм в качестве материала опоры миры. Допускается 3D-печать опоры миры с использованием пластиковых материалов в светлом цвете. Не допускается использование материалов на бумажной основе.

Измерение искажения увеличения определено в D.1.5.

D.1.3 Мира для измерения радиального искажения

Мира для измерения радиального искажения содержит равномерно расположенные горизонтальные и вертикальные линии, образующие сетку.

Создание миры для измерения радиального искажения начинается с подготовки опорных панелей и площадки.

Для опорной панели размером 50 мм x 160 мм x 20 мм необходимо подготовить четыре куска пенопласта. См. рисунок D.3. При использовании алюминия или более толстого пенопласта размеры изменяются соответствующим образом. Для опорной панели не допускается использование бумажных материалов. Рекомендуется использовать пенопласт или похожий материал. Размер видимой белой площадки 200 мм x 200 мм. Рекомендуется использовать алюминий толщиной 2 мм или пенопласт толщиной 5 мм для соблюдения требований к плоскостности материала.

 

 

Рисунок D.3 - Детали миры для измерения радиального

искажения с указанием размеров для пенопласта толщиной 5 мм

 

Необходимо склеить четыре куска пенопласта между собой с использованием прочного клея, не расплавляющего материал. Следует проверить, что углы площадки равны 90°. При склеивании частей площадки должна быть обеспечена корректная форма площадки.

На площадку из пенопласта наклеивается распечатанная мира для измерения радиального искажения, представленная на рисунке D.4 для печати в формате А4.

 

 

Рисунок D.4 - Мира для измерения радиального искажения

для печати в формате А4

 

Мира должна быть распечатана на бумаге формата А4. Перед вырезанием миры необходимо проверить размер сетки, который должен составлять 150 мм x 150 мм (с учетом ширины линии 151,1 мм x 151,1 мм). Миру следует вырезать по самой внешней граничной линии, чтобы не задевать границу. Также допускается отрезать верхнюю и нижнюю часть А4 для формирования бумажной миры размером 200 мм x 200 мм. Необходимо приклеить миру для измерения радиального искажения к центру площадки из пенопласта размером 210 мм x 210 мм.

Мира для измерения радиального искажения предназначена для измерения бочкообразной или подушкообразной дисторсии. Измерение радиального искажения определено в D.1.6.

D.1.4 Фотографирование миры

Необходимо поместить миру в предполагаемом местоположении головы субъекта в испытуемой фотографической установке или приклеить ее к опорной установке миры. Следует сфотографировать миру в испытуемой установке с выбранного расстояния, с предполагаемым фокусным расстоянием и с предполагаемой диафрагмой.

Мира размещается на соответствующем расстоянии от объектива камеры в соответствии с рекомендациями настоящего стандарта. Камера и освещение настраиваются перед фотографированием миры в соответствии с рекомендациями настоящего стандарта.

Для выравнивания положения миры допускается использовать штатив или аналогичную опору. Временное удерживание миры может осуществляться с использованием застежек (липучек). Прикрепление к опоре миры застежки-ленты малого размера обеспечивает крепление мир.

D.1.5 Измерение искажения увеличения

Если расстояние между самой ближней к камере точкой субъекта и оптическим центром стандартного объектива (не телецентрического) равно D, и высота структуры S₁ лица, например носа, равна h_S1, то расстояние от камеры до субъекта (CSD) будет равно . Структура S₂ с высотой в плоскости глаз на изображении будет иметь такой же размер как S₁. Таким образом, S₁ на изображении выглядит больше, чем есть на самом деле, из-за искажения увеличения. См. рисунок D.5.

 

 

1 - плоскость датчика;

2 - датчик;

3 - камера;

4 - плоскость носа с объектом S₁;

5 - плоскость глаз с объектом S₂;

6 - оптическая ось

 

Рисунок D.5 - Схема эффекта искажения увеличения

 

Для рисунка D.5: .

Коэффициент искажения увеличения определяется как:

 

,

 

где

- глубина измеряемого объекта;

- расстояние от камеры до субъекта;

h_S1 - высота структуры S1 лица.

Коэффициент искажения увеличения K_{magnification} - это относительное увеличение объекта в плоскости носа по сравнению с объектом в плоскости глаз. Значение принимается равным 50 мм как среднее расстояние между плоскостями кончика носа и глаз взрослого человека европеоидной расы. В таблице D.1 приведено рассчитанное абсолютное увеличение объекта размером (например, носа) на нескольких расстояниях и соответствующие коэффициенты искажения увеличения K_{magnification}.

 

Таблица D.1

 

Эффект искажения увеличения

 

CSD, мм	для h = 50 мм, мм	Коэффициент искажения увеличения Kmagnification
700	3,57	7,14%
1000	2,50	5,00%
1200	2,08	4,17%
1500	1,67	3,33%
2500	1,00	2,00%
3000	0,83	1,67%

 

На рисунке D.6 приведен пример фотографии миры с искажением увеличения, сделанной в испытуемой фотографической установке с выбранного расстояния, с предполагаемым фокусным расстоянием и с предполагаемой диафрагмой. Для определения коэффициента искажения увеличения необходимо измерить размер в плоскости кончика носа и разницу с соответствующим размером в плоскости глаз и применить формулу:

 

.

 

С использованием миры для измерения искажения, представленной на рисунке D.1, собраны экспериментальные данные. На рисунке D.6 приведена часть фотографии миры, в таблице D.2 приведены результаты измерений и вычислений. Следует отметить, что экспериментальные данные почти полностью совпадают с расчетами из таблицы D.1.

 

 

Рисунок D.6 - Пример измерения эффекта искажения увеличения

 

Таблица D.2

 

Экспериментальные данные

 

CSD, мм	Размер в мм (и пикселях)	hS1 в мм (и пикселях)	в мм	Kmagnification
750	80 (3216)	74,7 (3004)	5,3	6,6%
1050	80 (2631)	76,3 (2508)	3,7	4,6%
1250	80 (2160)	76,8 (2073)	3,2	4,0%
1550	80 (1742)	77,4 (1686)	2,6	3,2%

 

D.1.6 Измерение радиальных искажений

При радиальном искажении информация об объекте смещается, но не теряется. Необходимо измерять радиальное искажение, связанное с измерением объектива камеры, поскольку камеры АСПК и фотокиосков могут не иметь высококачественные объективы. Для фокусных расстояний меньше 30 мм радиальное искажение кажется преимущественно бочкообразным, примером является объектив "рыбий глаз". Камеры сотовых телефонов и объективы с фиксированным фокусным расстояниям имеют короткие фокусные расстояния.

На практике измерения радиальных искажений проводятся вручную или с использованием программного обеспечения. При ручном измерении при обработке изображения рекомендуется использовать для измерений линейку в программном обеспечении. На рисунке D.7 рекомендуемое выравнивание распечатываемой миры и ее размер по сравнению с портретом показаны с помощью сетки светло-серого цвета. Начало вектора измерения находится в пикселе точки угла сетки, конец вектора - в соответствующей точке угла сетки. Зеленые круги на рисунке являются результатом автоматической расстановки контрольных точек программой распознавания на реальном портрете. Измерения радиального искажения приведено на рисунке D.8.

 

 

Рисунок D.7 - Пример миры измерения радиального искажения

 

Радиальное искажение - это геометрическая аберрация, которая вызывает различие в увеличении объекта в разных точках изображения. Различные точки смещены относительно центральной точки изображения. Коэффициент бочкообразной или подушкообразной дисторсии K_radial рассчитывается по формуле:

 

K_radial = (PD - AD)/PD·100,

 

где

AD - действительное расстояние;

PD - расстояние на изображении от центральной точки изображения.

На рисунке D.8 приведен пример точек совмещения изображения без искажения и изображения с бочкообразной дисторсией. Далее приведены рекомендации для поиска угловых точек неискаженного изображения, представленного на рисунке в виде сетки черного цвета.

 

 

Рисунок D.8 - Бочкообразная дисторсия на примере совмещения

неискаженного и искаженного изображения

 

Искажение, представленное в процентах, может быть положительным и отрицательным. Положительное значение представляет собой подушкообразную дисторсию, отрицательное значение - бочкообразную дисторсию. На рисунке D.9 показаны бочкообразная и подушкообразная дисторсии по сравнению с сеткой на идеально квадратном неискаженном изображении.

 

 

1 - бочкообразная дисторсия;

2 - подушкообразная дисторсия;

3 - неискаженная мира

 

Рисунок D.9 - Бочкообразная и подушкообразная дисторсии

 

На практике определение точного положения неискаженной миры на искаженном изображении миры является сложной задачей. Две перпендикулярные линии, проведенные через среднюю точку изображения миры, позволяют найти четыре точки пересечения, которые могут быть использованы для определения положения неискаженной миры с целью вычисления ошибок. Это делает измерения различных систем совместимыми, но при этом значения не являются абсолютными, так как поведение ошибок искажения для разных объективов не одинаково.

D.2 Цветовые тесты

D.2.1 Цветовые тесты в соответствии с [17]

Рекомендуется использовать цветовые диаграммы, определенные в [11] (см. рисунок D.10), [18] (см. рисунок D.11) и [19], или другие соответствующие стандартизированные цветовые схемы для оценки точности цветопередачи и измерения динамического диапазона. Измерение динамического диапазона с использованием цветовых тестов является непрямым методом. Качество цветопередачи определяется путем преобразования изображения в пространство CIE L*a*b* [17] и измерения различий между зарегистрированными цветами и известными значениями цвета областей диаграммы.

 

 

Рисунок D.10 - Цветовая диаграмма в соответствии с [11]

 

 

 

 

Рисунок D.11 - Тестовая диаграмма [18]

 

Схемы с достаточно большими участками предназначены для измерения шума (например, [16], [20]). См. рисунок D.12.

 

 

Рисунок D.12 - Стандартные тестовые схемы с участками

для измерения ОСШ

 

D.2.2 Качество цветопередачи

Для визуального и автоматического распознавания лиц необходимо высококачественное отображение тона кожи. Цвет - это субъективное психологическое явление, и человеческое восприятие цвета зависит от контекста, в котором представлен воспринимаемый объект (т.е. хроматической адаптации). Цветовой тест должен измерять всю цветовую гамму, так как для корректного восприятия цвета частей лица (например, губ, волос, глаз, макияжа) необходимы окружающие цвета.

Рекомендуется проводить коррекцию баланса белого на камерах и цветовую регулировку сканеров для обеспечения точной цветопередачи по всей цветовой гамме. Это необходимо, так как программное обеспечение цифровой камеры предварительно обрабатывает необработанное изображение во внутреннем формате и может искажать цвет изображения, если в качестве исходного формата для анализа изображения используется JPEG.

При высокой точности цветопередачи не должно быть насыщения (например, чрезмерной или недостаточной экспозиции) миры измерения. Все каналы RGB изображения должны иметь не менее 7 битов изменения интенсивности (т.е. иметь диапазон не менее 128 уникальных значений) в области участка тестовой миры. Это необходимо, чтобы максимально приблизиться к значению уровня L*, равному 50, что обеспечивает широкую гамму sRGB [11].

D.2.3 Измерения и анализ

Должна быть проведена оценка качества условий освещения и отклика системы камеры, если при получении изображений используются стандартный источник света CIE D65 или аналогичный источник дневного света с непрерывным спектром и камера, включающая программное обеспечение для управления камерой. На практике также требуется уменьшить неконтролируемое влияние источников дневного света, флуоресцентных или аналогичных источников света и отражений от поверхностей.

Хранение портретов, как правило, осуществляется в цветовом пространстве sRGB [15], независимом от устройств и предназначенном для совместимого отображения на широком спектре устройств. Однако в sRGB одинаковое изменение значений координат цвета в разных областях цветового пространства не производит одинаковое ощущение изменения цвета. В 1976 г. разработано цветовое пространство CIE L*a*b*, система координат которого основана на нелинейных преобразованиях и позволяет вычислять разницу восприятия. Цветовое пространство CIE L*a*b* спроектировано для приближения к человеческому восприятию. При вычислении цветовой ошибки изображения преобразуются из цветового пространства sRGB в L*a*b* [17] с помощью функций согласования цветов, разработанных для стандартной колориметрической системы CIE 1931.

Рекомендуется калибровка стационарных систем получения изображений в пункте регистрации с использованием неавтоматических или автоматических методов, указанных в настоящем стандарте. В фотокабинах и мобильных пунктах регистрации рекомендуется использовать автоматическую настройку баланса белого и автоматическую проверку качества. Использование неавтоматических методов в мобильной среде затруднено из-за ограничений по времени и ограничений возможности обучения пользователей, однако не допускается сбор портретов без надлежащего цветового баланса.

В ряде исследований были измерены вариации цвета кожи человека с помощью спектроскопии отражения в видимом диапазоне в цветовом пространстве CIE L*a*b* [21], [22]. Значения цвета кожи выражались по трем измерениям цветового пространства CIE L*a*b*: светлота L* в диапазоне от 0 (черный) до 100 (белый), цветовая ось a* в диапазоне от красного до зеленого, цветовая ось b* в диапазоне от желтого до синего.

Примечание - Если изображение лица выражено в цветовом пространстве sRGB, тогда цветовая гамма сжимается и перемещается вверх (в положительном направлении a*b*), поэтому возможны более высокие значения a* и b* при более высоких значениях L* по сравнению с указанными исследовательскими работами.

 

В исследовании [21] указанная методика применялась для измерения цвета кожи на щеках и лбу у 960 человек европеоидной расы, китайцев, курдов и тайцев. Ожидаемые средние значения и стандартные отклонения составили: L* = 58,21 +/- 4,23, a* = 11,45 +/- 2,38, b* = 15,91 +/- 2. Исследуемая популяция не была репрезентативной по всем этническим группам, поэтому на практике следует ожидать более широких вариаций цвета кожи. Исследования [21], [22] показали, что для цветов кожи цвета не были получены значения, меньше 5, для a*, и значения, меньше 10, для b*. Данные граничные значения могут быть использованы для предупреждения о возможных проблемах с зарегистрированным цветом кожи.

Примечание - В указанных исследованиях не проанализировано возможное влияние дерматологических условий на цвет кожи.

 

D.2.4 Расчет координат

Тона кожи человека должны располагаться в верхней правой области рисунка D.13.

 

 

Рисунок D.13 - Хроматические составляющие (a*b*)

при светлоте (L*), равной 50 и 75, показывающие цветовую

гамму sRGB [11] по сравнению со всей областью a*b*

 

В цветовом пространстве CIE L*a*b* нелинейные отношения L*, a* и b* имитируют логарифмическую реакцию человеческого глаза [23]. Качество цвета определяется путем преобразования изображения в пространство CIE L*a*b [17] и измерения различия между зарегистрированными цветами и известными значениями цвета областей диаграммы. Стандартным методом измерения различий является формула цветового различия CIE Delta E 2000 [20]. Эксплуатационные характеристики системы сбора данных могут быть улучшены за счет минимизации среднего значения (т.е. измеренного для всех областей диаграммы) и максимального (т.е. измеренного для отдельной области диаграммы) показателя Delta E 2000.

Рекомендуются среднее значение Delta E 2000, равное 1, и максимальное значение Delta E 2000, равное 5.

D.3 Метод испытания функции преобразования модуляции (ФПМ) [24]

Пространственное разрешение - это величина, характеризующая размер наименьших объектов, различимых на изображении. В настоящем пункте определены методы измерения разрешения изображений, предназначенные для калибровки систем получения изображений фотостудий и пунктов регистрации. Метод измерения, как правило, включает фотографирование или сканирование стандартной миры и вычисление значения с использованием программного обеспечения.

Передача точности изображения зависит от датчика и объектива системы получения изображения. Разрешение - это частотный параметр, указывающий, содержит ли выходной сигнал минимальные объекты для визуального обнаружения (т.е. максимальную пространственную частоту, которую фиксирует камера или другое устройство системы получения изображения).

ПЧХ - это многозначный показатель, который измеряет потерю контраста как функцию пространственной частоты. Как правило, контраст как функция пространственной частоты уменьшается до уровня, при котором объекты больше не могут быть визуально разрешены. См. рисунок D.14. Предельное значение пространственной частоты является разрешением камеры. Разрешение камеры определяется характеристиками объектива камеры, количеством фотоэлементов в оптическом устройстве формирования изображения и электрическими цепями в камере, которые дополнительно выполняют сжатие изображения и гамма-коррекцию.

 

 

Рисунок D.14 - Соотношение между физическим размером объекта

на лице и его эквивалентом на датчике камеры

 

ФПМ может быть измерена с использованием синусоидальных мир (см. рисунок D.15) или определена по амплитуде преобразования Фурье функции рассеяния точки или линии системы. Преобразование Фурье раскладывает функцию рассеяния на составляющие частоты. По амплитуде частот определяются характеристики разрешения системы получения изображений.

 

 

Рисунок D.15 - Синусоидальная мира с наложением белой

контрастной маски для демонстрации уменьшения контраста

от значения 100% вверху до значения 0% внизу

 

В [24] определены методы измерения ПЧХ электронных фотоаппаратов и устройств получения изображений, таких как видеокамеры и планшетные сканеры. Измеренная ПЧХ сходится к математически определенной ФПМ камеры. ФПМ камеры может быть только приблизительно определено через ПЧХ ввиду пространственной дискретизации и нелинейной обработки большинства камер.

При измерении ПЧХ должно быть зарегистрировано тестовое изображение, например, представленное на рисунке D.16 или D.17. Анализ зарегистрированного изображения проводится с помощью программного обеспечения для обработки изображений. Необходимо обеспечить регистрацию тестового изображения в условиях получения изображения, определенных в настоящем стандарте, включая расстояние от камеры до субъекта, размеры изображения и т.д.

 

 

Рисунок D.16 - Тестовое изображение [24]

 

 

 

 

Рисунок D.17 - Тестовое изображение по [25]

 

Измерение наклонных граней проводится с помощью программного обеспечения, пользователь выбирает область с гранью, которую необходимо измерить. В программном обеспечении обрабатываются значения цифрового изображения, близкие к наклонным вертикальным и горизонтальным граням, для получения дискретизированных данных о разбросе границ, которые затем фильтруются и преобразуются в частотную область для получения значений ПЧХ. Горизонтальные грани используются для измерения вертикальной ПЧХ.

Измерения наклонных краев менее чувствительны к шуму, чем синусоидальные миры. На точность измерения ФПМ влияет гамма, по этой причине следует измерять значение гаммы с помощью шкалы серого. Гамма-коррекция - это нелинейная операция, используемая для кодирования и декодирования трехцветных значений яркости или цвета в системах получения изображений. Неправильная настройка гаммы для расчета ФПМ приводит к ошибке, когда ФПМ при двухкратной частоте Найквиста не равно 0, как должно быть. На практике измерение 0 не требуется при проведении измерений.

Расстояние между реперными точками на тестовом изображении составляет 66,8 мм.

Пример ПЧХ для системы получения изображения приведен на рисунке D.18. Значение контраста откладываются по вертикальной оси в процентах или по шкале от 0 до 1, значения частоты - по горизонтальной оси. Единицей измерения частоты является пара линий/пиксель или пара линий/мм. Для настоящего стандарта с учетом объекта получения изображений единицей измерения частоты является пара линий/мм. Размер веснушки/родинки, которые должны быть обнаружены на изображениях лица, составляет от 2 мм до 3 мм. Единица измерения пара линий/мм предпочтительнее, поскольку размеры датчика, расстояния от камеры до субъекта и размеры головы меняются. Физический размер объекта является универсальной единицей для всех органов выдачи документов. В настоящей методологии измерения пользователь должен вычислять частоту дискретизации в пикселях/мм, которая определяется путем измерения числа пикселей по известным физическим размерам тестового изображения.

 

 

1 - частота Найквиста

 

Рисунок D.18 - Пример графика ПЧХ

 

Частота Найквиста (предел Найквиста) составляет половину частоты дискретизации дискретной системы обработки сигналов. Это максимальная частота, которая может быть закодирована с заданной частотой дискретизации при полной реконструкции изображения. Частота Найквиста для системы получения изображения составляет 0,5 пар линий/пиксель, поскольку для представления пары нужны два отсчета (т.е. пикселя). Однако единица измерения пара линий/пиксель не уточняет размер объекта и, следовательно, должна быть преобразована в пара линий/мм.

Частота Найквиста определяется минимальной частотой дискретизации, установленной настоящим стандартом, умноженной на частоту Найквиста, выраженную в парах линий/пиксель. Требование к частоте Найквиста отличается для изображений, регистрируемых в реальном времени, и для отсканированных фотографий. Минимальные частоты пространственной дискретизации, согласно настоящему стандарту, составляют 90 пикселей на расстояние между глазами (приблизительно 60 мм) для камер и 300 пикселей/дюйм для сканеров. Таким образом, частоты Найквиста составляют 0,75 пар линий/мм для камер и 5,9 пар линий/мм для сканеров.

Показателем ПЧХ на более высоких пространственных частотах является ФПМ 20, который определяется на 80% частоты Найквиста, и таким образом имеет значение 0,6 пар линий/мм для камер и 4,7 пар линий/мм для сканеров.

D.4 Рекомендации по фокусировке и глубине резкости

Фокусировка проводится на расстояние до глаз человека, значение диафрагмы должно обеспечить глубину резкости, равную расстоянию от носа до ушей. Глубина резкости объектива зависит от его фокусного расстояния, значения диафрагмы и расстояния фокусировки. Точечные объекты, находящиеся ближе или дальше расстояния, на котором фокусируется объектив, будут размыты, величина размытости называется "кругом нерезкости". Если максимальный диаметр круга нерезкости ограничен, например, расстоянием между смежными пикселями в датчике изображения CCD, то могут быть определены расстояния спереди и сзади от фокусной плоскости, в пределах которых изображение является приемлемо сфокусированным. Сумма этих расстояний составляет глубину резкости:

 

D_DoF = D_front + D_rear,

 

где

D_DoF - глубина резкости;

D_front - расстояние от фокальной плоскости до плоскости, самой ближней к камере резко отображаемой точки:

 

;

 

D_rear - расстояние от фокальной плоскости до плоскости, самой дальней от камеры резко отображаемой точки:

 

;

 

c - диаметр круга нерезкости;

s - расстояние от объектива до лица субъекта;

F = f/a - диафрагменное число объектива, т.е. отношение фокусного расстояния объектива f к диаметру входного зрачка объектива a.

Перечисленные параметры приведены на рисунке D.19.

 

 

Рисунок D.19 - Параметры для вычисления глубины поля

 

D.5 Исследование влияния на показатели верификации лица расстояния от камеры до субъекта на шаблонах изображения лица

D.5.1 Искажение увеличения

Регистрация изображения при малом расстоянии от камеры до субъекта вызывает искажение увеличения (см. рисунок D.5). Пусть расстояние между кончиком носа субъекта и объективом камеры равно D, расстояние от объектива до плоскости глаз равно , и высота структуры на плоскости носа равна h. Тогда на изображении структура на плоскости носа будет иметь такой же размер, как структура на плоскости глаз высотой . Коэффициент искажения увеличения определяется как:

 

.

 

Коэффициенты искажения увеличения при расстоянии между плоскостью носа и плоскостью глаз , равном 50 мм, приведены в таблице D.3.

 

Таблица D.3

 

Коэффициент искажения увеличения как функция от расстояния

от камеры до субъекта

 

Расстояние от камеры до субъекта, м	Коэффициент искажения при увеличении, %
0,5	10,0
0,7	7,1
1,0	5,0
1,2	4,2
1,5	3,3
2,5	2,0
3,0	1,7

 

D.5.2 Методика исследования

Для получения фотографий одного субъекта в строго контролируемых условиях был создан стенд (см. рисунок D.20). Стенд гарантирует, что условия получения изображений одинаковы для всех изображений лиц и соответствуют положениям настоящего стандарта, за исключением расстояния от камеры до субъекта. Расстояние от камеры до субъекта изменяется в диапазоне от 0,5 м до 3 м и включает 10 значений: 0,5 м, 0,6 м, 0,7 м, 0,8 м, 0,9 м, 1,0 м, 1,5 м, 2,0 м, 2,5 м и 3,0 м.

 

 

Рисунок D.20 - Стенд для быстрой регистрации нескольких

изображений при разных расстояниях от камеры до субъекта

 

Цифровая камера Canon EOS 6D, установленная на стенде, имеет характеристики:

- фотодатчик CMOS размером 36 мм x 24 мм с разрешением около 20,2 мегапикселя (5472 x 3648);

- ручная фокусировка с помощью SDK;

- чувствительность ISO 100;

- отверстие диафрагмы объектива 22;

- синхронизация вспышки 1/160;

- предустановка баланса белого на вспышку.

Используемый объектив Canon EF 50 mm f/1,8 STM имеет радиальное искажение менее 0,8%. На стенде установлены две фронтальные вспышки PROFILITE 250 и одна фоновая вспышка PROFILITE 250 (мощность вспышки 250 Вт). Фронтальные вспышки установлены на уровень 5,0. Фоновая вспышка установлена на уровень 1,0. Рассеянное освещение вспышек установлено на 50%.

Сеанс получения изображений начинается после размещения субъекта перед камерой на стенде. Камера автоматически производит 40 изображений лиц за два прохода. За каждый проход камера перемещается в десять положений расстояния от камеры до субъекта в диапазоне от 0,5 м до 3 м. Во время первого прохода камера отдаляется от субъекта, во время второго прохода камера приближается к субъекту. В каждом положении регистрируется два изображения для уменьшения вероятности закрытых глаз на изображении из-за вспышки. После регистрации 40 изображений сеанс получения изображений завершается.

Время между регистрациями составляет 12 с, общая продолжительность сеанса получения изображений составляет 4 мин. Погрешность движения камеры ниже 2 мм (0,08% от расстояния движения). Фактические расстояния от камеры и субъекта могут быть на 30 мм меньше, чем зафиксированные расстояния от камеры до субъекта, ввиду сложности определения оптического центра объектива камеры и морфологических и поведенческих различий субъектов.

На стенде в помещениях членов исследовательской группы были собраны локальные базы данных изображений лиц с разным расстоянием от камеры до субъекта, включившие максимально возможное число добровольцев.

Каждый доброволец участвовал только в одном сеансе получения изображения. Собранные изображения лиц были кадрированы и изменены в размере в соответствии с настоящим стандартом (т.е. "кадрировано ИКАО"). Форматом кадрированных изображений ИКАО является формат обмена файлами JPEG.

Локальные базы данных отправлены в зашифрованном виде в Лабораторию оценки биометрии Института исследований компьютерной графики им. Фраунгофера для обработки с использованием различных современных алгоритмов распознавания лиц.

Локальные базы данных были объединены в сводную базу данных, содержащую по 20 кадрированных ИКАО изображений лиц для 435 субъектов, всего 8700 изображений. Схема именования файлов не позволяет расшифровать, какие изображения лиц совпадают и при каком расстоянии от камеры до субъекта получено изображение. Сводная база данных изображений лиц разделена на базу шаблонов изображений лиц и базу проб изображений лиц. База шаблонов изображений лиц включает 10 кадрированных ИКАО изображений лиц для каждого субъекта (1 проход, по одному изображению на каждое расстояние от камеры до субъекта). База проб изображений лиц включает 10 кадрированных ИКАО изображений лиц (1 проход, по одному изображению на каждое расстояние от камеры до субъекта). Сводная база данных изображений лиц была недоступна для запуска алгоритмов.

К участию в исследовании были приглашены поставщики коммерческих готовых современных алгоритмов распознавания изображений лиц. Поставщики предоставили исполняемое программное обеспечение сравнения изображений лиц в Институт исследований компьютерной графики им. Фраунгофера для проведения исследования.

Каждый алгоритм сравнения лиц имеет два программных интерфейса в виде исполняемых файлов консольных приложений Windows:

- extract.exe для извлечения из изображения биометрических признаков для сравнения согласно списку изображений лиц;

- compare.exe для сравнения биометрических признаков и вычисления показателя сравнения для пары изображений лиц согласно списку сравнений.

Для каждого алгоритма сравнения лиц проведено сравнение каждого шаблона изображения лица с каждой пробой изображения лица, что означает 4 350 x 4 350 = 18 922 500 сравнений. Для каждого сравнения в файл CSV записывались имя файла шаблона изображения лица, имя файла пробы изображения лица и показатель сравнения.

D.5.3 Анализ данных

D.5.3.1 Методология

Принята следующая гипотеза исследования:

- расстояние от камеры до субъекта на изображении лица, или

- искажения увеличения, различные для изображения лица и для пробы изображения лица

влияют на практическую ценность изображения лица в качестве шаблона изображения лица. Согласно ГОСТ Р ИСО/МЭК 29794-1 практическая ценность биометрического шаблона для различения парных и непарных биометрических образцов называется полезностью. Если для нескольких алгоритмов сравнения лиц расстояние от камеры до субъекта на шаблонах изображений лиц будет незначительно влиять на их полезность, гипотеза исследования будет опровергнута.

D.5.3.2 Вероятность ложного несовпадения (FNMR) при фиксированной вероятности ложного совпадения (FMR)

Для четырех из пяти участвующих алгоритмов максимальное значение степени схожести для непарных биометрических образцов ниже, чем минимальное значение степени схожести для парных биометрических образцов. Таким образом, распределение степеней схожести для парных биометрических образцов четко отделено от распределения степеней схожести для непарных биометрических образцов, что позволяет проводить классификацию путем установки порога принятия решения между двумя распределениями степеней схожести. Независимо от допустимого значения вероятности ложного совпадения, в 43 500 сравнений парных биометрических образцов не были обнаружены ошибки ложного несовпадения. Согласно правилу трех в соответствии с ГОСТ Р ИСО/МЭК 19795-1, FNMR <= 0,0069% для большинства участвующих алгоритмов с доверительной вероятностью 95%.

D.5.3.3 Различия степеней схожести в зависимости от расстояния от камеры до субъекта

Различия степеней схожести могут быть более значительными в реальных условиях эксплуатации, где степени схожести имеют более низкие значения из-за других факторов, влияющих на качество распознавания (таких как старение, изменение положения и освещение).

Показатель того, насколько четко разделяются распределения степеней схожести парных и непарных биометрических образцов, определяется как:

 

,

 

где

- среднее значение степеней схожести парных биометрических образцов;

- среднее значение степеней схожести непарных биометрических образцов;

- стандартное отклонение схожести парных биометрических образцов;

- стандартное отклонение схожести непарных биометрических образцов.

На рисунке D.21 приведены средние значения d' в зависимости от расстояния от камеры до субъекта шаблона изображения и расстояния от камеры до субъекта пробы изображения с использованием трех лучших коммерческих алгоритмов сравнения лиц. Уровни значений закодированы цветом. Самое низкое значение представлено темно-синим цветом, максимальное - темно-красным.

 

 

Рисунок D.21 - Средние значения d' с использованием трех

алгоритмов сравнения лиц

 

D.5.4 Теоретический расчет

Если шаблон изображения лица сравнивается с N изображениями лиц, алгоритм возвращает N степеней схожести от s₁ до s_N. Далее проводится сортировка N значений в порядке убывания от s₁ до s_N (s₁ - максимальное значение). Принятие значения d' более 12 означает, что вероятность того, что s₁ не соответствует нужному человеку, ниже 2,15·10^-32 (см. рисунок D.22).

 

 

- f_n; - f_m; - f_x

 

Рисунок D.22 - Распределение различий степеней схожести

парных и непарных биометрических образцов

 

Если N - население мира с 7·10⁹ человек, вероятность того, что один человек будет неправильно классифицирован из-за искажения увеличения, рассчитанная путем экстраполяции, равна 77·10⁹·2,15·10^-32 = 1,51·10^-22. Эта оценка предполагает, что степени схожести распределены нормально, парные биометрические образцы фиксируются за один сеанс и степени схожести зависят только от пробы и шаблона изображения (без нормализации для каждого поиска). Если предположения верны, то ложных отказов никогда не произойдет.

Необходимо учитывать, что эксплуатационные показатели системы распознавания лиц кроме расстояния от камеры до субъекта также зависят от других факторов, которые могут повлиять на распределение степеней, например, освещения, положения, выдержки, старения.

Пусть U_n будет случайной величиной, представляющей степень схожести непарных биометрических образцов со средним значением и стандартным отклонением . Предположим, что распределение U_n является нормальным распределением f_n. Пусть U_m будет случайной величиной, представляющей степень схожести непарных биометрических образцов со средним значением и стандартным отклонением . Предположим, что распределение U_m является нормальным распределением f_m. Также предположим, что распределение U_n и распределение U_m независимы.

Тогда X = U_m - U_n также является случайной величиной с нормальным распределением f_X со средним значением и стандартным отклонением . Среднее значение и стандартное отклонение X также могут быть определены как:

 

,

 

.

 

На рисунке D.22 приведены примеры распределений степеней схожести парных и непарных биометрических образцов, а также распределение различий степеней схожести парных и непарных биометрических образцов.

Для данного исследования . Поэтому

 

,

 

 

Пусть X имеет нормальное распределение со средним значением и стандартным отклонением .

Предположим, . Тогда X' нормально распределено со средним значением 0 и стандартным отклонением 1, и P (X' <= -12) = 2,15·10^-32.

 

.

 

Тогда P (X <= 0) = 2,15·10^-32.

D.5.5 Выводы

По результатам данного исследования, расстояние от камеры до субъекта не имеет значимого влияния на эксплуатационные характеристики верификации лица в диапазоне исследуемых расстояний от камеры до субъекта. База данных включает высококачественные изображения лиц 435 субъектов, регистрируемые при разном расстояния от камеры до субъекта за один сеанс для каждого субъекта. Использовались несколько алгоритмов верификации лица, что позволило исключить ошибки верификации.

Среднее значение d' не чувствительно к расстоянию от камеры до субъекта на шаблонах изображения лица, большему 0,7 м, т.е. при значениях искажения увеличения, меньших 7,1%. Среднее значение d' не чувствительно к расстоянию от камеры до субъекта на пробах изображения лица, большему 0,7 м, т.е. при значениях искажения увеличения, меньших 7,1%. При расстоянии от камеры до субъекта, равном 0,5 м, т.е. при 10%-ном искажении увеличения d' уменьшается на 15% до 12,7 с максимального значения 14,8, полученного при искажении увеличения менее 7,1%.

Рекомендуется регистрировать изображения шаблона и пробы биометрических образцов при одинаковом расстоянии от камеры до субъекта.

D.6 Пример измерения экспозиции в различных точках субъекта

Экспозиционное число (EV) определяет значение экспозиции при любом сочетании выдержки и диафрагмы объектива. По определению, экспозиционное число, равное 0, соответствует выдержке 1 с и диафрагменному числу 1,0 при чувствительности пленки или эквивалентного датчика изображений ISO 100. Экспозиционное число EV определяют по следующей формуле:

 

EV = log₂(F²/T) = 2 log₂(F) - log₂(T),

 

где F - диафрагменное число объектива;

T - время экспозиции.

Изменение значения экспозиционного числа на 1 EV соответствует увеличению/уменьшению значения диафрагменного числа на одну ступень или увеличению/уменьшению времени экспозиции в 2 раза.