Спартан 300 — программно-аппаратный комплекс

Назначение системы:
выявление в автоматическом режиме лиц с девиантным (нетипичным) поведением в местах массового скопления людей (в том числе в пассажиропотоке) и лиц в измененном психоэмоциональном состоянии.

Преимущества системы:

• объективизация отбора,
• снижение влияния человеческого фактора,
• большая пропускная способность,
• автоматизированный режим работы.

Принцип работы программно-аппаратного комплекса:

Из видеоряда получаемого через одну или несколько камер выделяется изображение лица человека и отправляется в блок обработки информации.

Для данного преобразования используются:

1. Получение изображения лица человека из видео файлов, сохраненных ранее в мультимодальном корпусе.
2. Поиск лица человека, определения зон глаз и координат зрачков, а также угла наклона головы.
3. Вычисление топологии лица и её масштабирование.
4. Поиска контура губ на основе преобразования Хафа.
5. Выделение мимических действий, связанных с движением головы (например, кивание или качание головой), движений глаз и бровей (например, взгляд вбок или вверх, прищуривание и закрывание глаз, подмигивание, поднимание и нахмуривание бровей), движений губ (например, улыбка, смех, губы, сложенные в трубочку, сжатые губы и др.).

Принцип распознавания

В системе «Спартан» используется следующая модель разделения полученных изображений на «красный» и «зеленый»:

1. Сформулирована многопараметрическая задача нелинейной оптимизации по параметрам выделенным искусственной нейронной сетью из двух достоверных баз лиц находящихся в «нормальном состоянии» - зеленые, и в «измененном психо-эмоциональном состоянии» - красные. В процессе обучения нейросети на указанных базах определяются коэффициенты связей между нейронами сети. Как результат – сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными (база).
   
   Таким образом, нейросеть самостоятельно выбрала основные параметры для сравнения входящего изображения с базовым образом.
   
   Основной принцип нейросетевого программирования указывает на то, что в процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.
2. В качестве достоверной базы данных в настоящем проекте используется традиционный подход, а именно использовались: база данных лицевых движений и выражений, с кодировкой по Полу Экману (http://mambo.ucsc.edu/psl/joehager/images.html), а также собрание лиц (http://www.face-rec.org/databases/) и общая база данных FERET.
   
   

Пример работы системы «Спартан»

Подробная информация находится в презентации:

Презентация системы «Спартан»