Дифференциация близнецов с использованием термограмм лица

DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-2-57-63

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Данная работа посвящена реализации одного из методов биометрической аутентификации, способного, с высокой долей вероятности, корректно распознать внешне идентичных людей. В рамках данной работы предпринята попытка автоматизации распознавания близнецов по их термографическим изображениям с помощью Сиамской нейронной сети. Сформулированы требования к получению термограмм с использованием тепловизора. Составлен рабочий датасет.

Ключевые слова: аутентификация, близнецы, распознавание, идентификация, биометрическая аутентификация, сиамские нейронные сети, тепловизор, термограммы, изображения

Библиография статьи:
Прозорова Е. А. Дифференциация близнецов с использованием термограмм лица / Е. А. Прозорова, М. М. Немирович-Данченко // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2024. – Т. 27, № 2. – С. 57–63. DOI: 10.21293/1818-0442-2024-27-2-57-63

Авторы и правообладатели:

  • Прозорова Е. А. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Немирович-Данченко М. М. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. Сабанов А.Г. Идентификация и аутентификация в цифровом мире / А.Г. Сабанов, А.А. Шелупанов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2022. – 356 c.
  • 2. Брагина Е.К. Современные методы биометрической аутентификации: обзор, анализ и определение перспектив развития / Е.К. Брагина, С.С. Соколов // Вестник Астраханского гос. техн. ун-та. – 2016. – Т. 2016, № 1. – С. 40–45.
  • 3. Шаова Т.Г. Биометрические технологии – новый уровень криминалистической идентификации человека // Криминалистика – прошлое, настоящее, будущее: достижение и перспективы развития // Матер. междуна. науч.-практ. конф. – М.: Моск. академия следственного комитета Российской Федерации, 2019. – С. 639–644.
  • 4. 3D-Face Mask Presentation Attack Detection Based on Intrinsic Image Analysis / L. Li, Z. Xia, X. Jiang, Y. Ma, F. Roli, X. Feng // IET Biom. – 2019. – P. 100–108.
  • 5. Seal A. Human authentication based on fusion of thermal and visible face images / A. Seal, C. Panigrahy // Multimed Tools Appl. – 2019. – Vol. 78. – P. 30373–30395.
  • 6. Mahouachi D. Recent Advances in Infrared Face Analysis and Recognition With Deep Learning / D. Mahouachi, M.A. Akhloufi // AI. – 2023. – Vol. 4. – P. 199–233.
  • 7. Жумажанова С.С. Влияние характеристик тепловизионных систем на точность распознавания пользователя и его состояния в задачах информационной безопасности / С.С. Жумажанова, И.Д. Татаринов // Цифровизация и кибербезопасность: современная теория и практика: матер. междунар. науч.-практ. конф. – Омск: СибАДИ, 2021. – С. 228–232.
  • 8. Обработка информации в системе идентификации по термограмме лица / М.Ю. Михеев, К.В. Гудков, Т.Н. Астахова, Е.Ю. Макарова // Вестник НГИЭИ. – 2017. – № 4 (71). – С. 7–15.
  • 9. Thermal infrared face recognition – a biometric identification technique for robust security system / M.K. Bhowmik, K. Saha, S. Majumder, G. Majumder, A. Saha, A.N. Sarma, D. Bhattacharjee, D.K. Basu, M. Nasipur // Reviews, Refinements and New Ideas in Face Recognition. – India, Tripura University, Jadavpur University, 2011. – P. 113–138
  • 10. Continuous 3D-Face Authentication using RGB-D Cameras / M.P. Segundo, S. Sarkar, D. Goldgof, L. Silva, O. Bellon // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. – USA, OR, Portland, 2013. – P. 64–69.
  • 11. Методы выделения локальных признаков лица на изображении при аутентификации человека по термограмме / Н.И. Белов, М.А. Ермак, Е.А. Дубинич, А.Ю. Кузнецов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, – 2022. – Т. 22, № 2. – С. 279–286.
  • 12. Illumination invariant face recognition using near-infrared images / S.Z. Li, R. Chu, S. Liao, L. Zhang // IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. – 2007. – Vol. 29, No 4. – P. 627–639.
  • 13. A Comparative Study of Human thermal face recognition based on Haar wavelet transform (HWT) and Local Binary Pattern (LBP) / A. Seal, S. Ganguly, D. Bhattacharjee, M. Nasipuri, D.K. Basu // Computational Intelligence and Neuroscience, Department of Computer Science and Engineering. – India, Kolkata, Jadavpur University, 2013. – Vol. 2012. – 12 p.
  • 14. Thermal imaging as a biometrics approach to facial signature authentication / A.M. Guzman, M. Goryawala, J. Wang, A. Barreto, J. Andrian, N. Rishe, M. Adjouadi // IEEE J Biomed Health Inform. – 2013. – Vol. 17, No 1. – P. 214–222.
  • 15. Wang S. Infrared Face Recognition Based on Histogram and K-Nearest Neighbor Classification / S. Wang, Z. Liu // International symposium on neural network. – 2010. – P. 104–111.
  • 16. Ashrafi R. A Novel Fully Annotated Thermal Infrared Face Dataset: Recorded in Various Environment Conditions and Distances from the Camera / R. Ashrafi, M. Azarbayjani, H. Tabkhi // Infrared Physics & Technology. – 2022. – Vol. 124. – P. 104209.
  • 17. Detecting changes in facial temperature induced by a sudden auditory stimulus based on deep learning-assisted face tracking / S. Sonkusare, D. Ahmedt-Aristizabal, M.J. Aburn, V.T. Nguyen, T. Pang, S. Frydman, S. Denman, C. Fookes, M. Breakspear, C.C. Guo // Scientific Reports. – 2019. – Vol. 9, No. 1.
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru