Tоshkеnt aхbоrоt tехnоlоgiyalari univеrsitеti kafeddrasi

2.3 Android qurilmalarni himoyalashda yuz autentifikatsiyasidan foydalanish algoritmlari

7-rasm. Biometrik autentifikatsiya (illustratsiya)
Yuzni tanib olish jarayoni odatda o'zaro bog'liq to'rt bosqichga ega, bular (i) yuzni aniqlash, (ii) normalizatsiya, (iii) xususiyatlarni chiqarib tashlash va (iv) yuzni aniqlash. Ushbu qadamlar bir-biriga bog'liq va ko'pincha 1-rasmda ko'rsatilgandek o'xshash texnikadan foydalaniladi. Ular odatdagi FRSning alohida tarkibiy qismlari sifatida ham tavsiflanishi mumkin. Zond tasvirida yuzni aniqlash odamlar uchun nisbatan oddiy vazifa bo'lishi mumkin, ammo bu telefon uchun bunday emas. Telefon tasvirdagi qaysi piksellar yuzning bir qismi va qaysi biri bo'lmaganligini hal qilishi kerak, yuz aniqlangandan so'ng (uning fonidan ajratilgan), yuzni normalizatsiya qilish kerak. Bu shuni anglatadiki, rasm galereyadagi yoki ma'lumot bazasidagi rasmlarga nisbatan kattaligi, pozasi, yoritilishi va boshqalar jihatidan standartlashtirilishi kerak, yuz tasviri normallashtirilgandan so'ng, yuzning o'ziga xos xususiyati va tanib olinishi mumkin. Xususiyatlarni ekstraktsiyalashda biometrik shablon yoki biometrik ma'lumotnoma deb nomlangan matematik tasavvur hosil bo'ladi, bu ma'lumotlar bazasida saqlanadi va har qanday tanib olish vazifasining asosini tashkil etadi. Yuzni tanib olish algoritmlari yuz tasvirini (bu vaqtda kulrang piksel sifatida ko'rsatilgan) soddalashtirilgan matematikaga tarjima qilish yoki o'zgartirishi bilan farq qiladi.

8-rasm Yuzni tanib olish bosqichlari
Printsiplarni tahlil qilish - PCA
PCA har ikki o'lchovli tasvirni bitta o'lchovli vektorga aylantiradi. Keyinchalik, bu vektor ortogonal (o'zaro bog'liq bo'lmagan) asosiy tarkibiy qismlarga bo'linadi (o'ziga xos yuzlar deb nomlanadi) - boshqacha qilib aytganda, texnika tasvirning (yoki yuzning) tasvirning qolgan qismidan farq qiladigan xususiyatlarini tanlaydi. bir o'lchovli qatorda saqlanadigan printsipial komponentlarning (yoki o'ziga xos yuzlarning) yig'indisi (xususiyatlar vektori). Har bir komponent (o'ziga xos yuz) faqat asl tasvirda taqdim etilishi mumkin yoki bo'lmasligi mumkin bo'lgan yuzning ma'lum xususiyatlarini aks ettiradi. Zondli tasvir galereya tasviriga nisbatan ularning o'ziga xos xususiyat vektorlari orasidagi masofani o'lchash orqali taqqoslanadi. PCA yaxshi ishlashi uchun prob tasviri hajmi (yoki shkalasi), pozasi va yoritilishi jihatidan galereya tasviriga o'xshash bo'lishi kerak. Odatda PCA miqyosning o'zgarishiga oqilona sezgir ekanligi haqiqatdir. Shakl 2 da tasvirlangan PCA ning asosiy bosqichlari.