vendredi, 26 avril 2024

Les chercheurs présentent la biométrie combinée pour permettre l’identification à partir d’images floues et sombres

Alors que la demande d’identification à distance via la surveillance augmente, une enquête sur les travaux universitaires sur la biométrie, y compris la reconnaissance faciale et la reconnaissance de la marche, révèle les lacunes dans la compréhension du traitement des images floues, mal éclairées, sous un angle difficile ou où le sujet a été partiellement coupé du cadre ou est tout simplement trop petit. Des moyens d’améliorer les méthodes et d’alléger les algorithmes qui aideront à apporter une meilleure reconnaissance à la périphérie sont nécessaires.

‘A Survey on Face and Body Based Human Recognition Robust to Image Blurring and Low Illumination’ from the Division of Electronics and Electrical Engineering, Dongguk University in Seoul, publié par MDPI, centré sur la biométrie globale « reconnaissance humaine » des images problématiques et tentatives d’amélioration de la qualité de l’image pour contrer les problèmes.

Bien que la reconnaissance faciale ait fait l’objet d’une grande partie de l’attention de la recherche, car les visages sont réputés contenir les informations les plus importantes pour l’identification, les chercheurs affirment que la reconnaissance multimodale du corps et de la démarche peut aider à ce qu’ils appellent la « reconnaissance humaine » globale.

Les images à faible résolution ont été suffisamment traitées, mais les articles d’enquête sur les images floues ne sont pas complets, ce que l’article tente de résoudre. Il passe en revue les études sur la restauration d’images floues et le faible éclairage et les classe selon si l’apprentissage en profondeur a été utilisé ou non et si le visage et le corps ont été combinés.

L’équipe s’attaque aux environnements intérieurs et extérieurs qui génèrent des problèmes distincts. Les images en intérieur sont plus sujettes au flou de mouvement et aux angles difficiles lorsque les sujets sont plus proches. À l’extérieur, l’éclairage peut être non uniforme et les images de résolution inférieure.

« Aucune étude n’a encore été menée sur la reconnaissance humaine basée sur le corps robuste au flou d’image dans les environnements intérieurs ; dans ce cas, seule la région du corps est utilisée, écartant le visage. En d’autres termes, ni la reconnaissance basée sur le corps ni la ré-identification basée sur le corps n’ont encore été étudiées », indique l’étude. « C’est parce que, par rapport à la région du visage, la région du corps nécessite des caractéristiques plus globales pour la reconnaissance. Cela implique à son tour que les performances de reconnaissance ne sont pas significativement affectées par le flou de l’image. »

L’enquête couvre la façon dont le degré de flou est évalué grâce à l’évaluation de la qualité de l’image, comment la couleur des vêtements peut affecter les résultats de la reconnaissance corporelle. La reconnaissance de la marche peut être utilisée dans davantage de situations en raison du faible impact du flou d’image.

D’autres études sont nécessaires sur l’impact d’un faible éclairage sur la reconnaissance basée sur la marche. D’autres études sont également nécessaires pour la reconnaissance humaine dans les cas plus graves de faible éclairage. Jusqu’à présent, les études ont évité cela car « il est difficile de restaurer parfaitement les couleurs lors de la conversion d’images à faible éclairage sévère en images à éclairage normal. On s’attend à ce que ces problèmes puissent être résolus grâce aux différentes méthodes d’apprentissage en profondeur. »

« Dans l’ensemble, la reconnaissance faciale et corporelle montre une plus grande précision et un temps de traitement plus long que la méthode basée sur le visage », déclarent les auteurs, qui espèrent aider les chercheurs en biométrie alors que de plus en plus de demandes sont faites pour les criminels et les criminels. la détection des personnes disparues, ainsi que des paramètres tels que l’identification du conducteur dans les véhicules et l’analyse des foules.

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