Оптимизация обработки идентификационных признаков

МИНИСТЕРСТВО ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ЭКСПЕРТНО-КРИМИНАЛИСТИЧЕСКИЙ ЦЕНТР
МИНИСТЕРСТВА ВНУТРЕННИХ ДЕЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
В.И. Поставнин, А.А. Охотников, С.А. Буданов,
И.И. Черкашина, А.М. Зинин, А.М. Банников
ОПТИМИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫХ
ПРИЗНАКОВ ЭЛЕМЕНТОВ ЛИЦА ЧЕЛОВЕКА
С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Информационное письмо
М о с к в а 2004
УДК 343.9
Одобрено и рекомендовано к опубликованию
Редакционно-издательским советом ЭКЦ МВД России
Поставнин В.И. и др.
Оптимизация обработки идентификационных признаков элементов
лица человека с помощью компьютерных технологий: Информационное письмо. – М.: ЭКЦ МВД России, 2004. – 16 с.
Предлагается алгоритм обсчета количественных признаков элементов лица человека с использованием специализированной компьютерной программы для проведения
портретных исследований. Определен статистический критерий оценки степени сходства (различия) сравниваемых лиц.
Письмо предназначено для экспертов-криминалистов, специализирующихся в области производства портретной экспертизы.
© ЭКЦ МВД России, 2004
2
ВВЕДЕНИЕ
Портретная экспертиза представляет собой наиболее значимый и
сложный вид криминалистических экспертиз, производимых в экспертных подразделениях органов внутренних дел. Качество проведения
портретных исследований напрямую зависит от компетентности, профессионализма и опыта эксперта.
В экспертной практике при производстве портретной экспертизы
используются перечисленные ниже методы.
I. Методы сопоставления:
 сопоставление визуальное (простое) с последующей разметкой
признаков;
 с использованием «масок»;
 с помощью наложения координатных сеток;
 относительных величин;
 биологической асимметрии;
 с помощью аппликаций (композиций).
II. Методы совмещения:
 по прямым линиям;
 по ломаным линиям.
III. Методы наложения:
 наложение-сложение;
 наложение-вычитание.
IV. Математические методы:
 измерительный;
 вероятностно-статистический;
 проективно-геометрический;
 угловых измерений;
 аналитический.
В процессе производства портретной экспертизы в зависимости от
состояния объектов выбираются те методы, которые позволяют в полном объеме проанализировать все совпадающие и различающиеся признаки.
При проведении портретных исследований экспертами используются различные графические редакторы, однако они не учитывают конкретной криминалистической направленности работы. В связи с этим
ЭКЦ МВД России (совместно с ООО «Барс-Интернешнл» и МУ МВД
России) начал работу по созданию специализированной компьютерной
программы, которая будет использоваться при проведении портретной
идентификации. Цель начального этапа научной работы – оптимизация
алгоритмов обработки и анализа количественных признаков элементов
лица человека.
3
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ
Объекты, поступающие для проведения портретных исследований,
могут быть представлены на различных носителях портретной информации: фотоснимках, видеокадрах, негативах и др. Для проведения
автоматизированной обработки изображений необходимо преобразовать их в цифровую форму. Аналого-цифровое преобразование (АЦП)
изображений, находящихся на фотопленке и фотоотпечатке, проводится с помощью фильм-сканера и планшетного сканера. Если изображение представлено на видеопленке, то для АЦП используется плата видеоввода. В результате АЦП получается полутоновое и полноцветное
(RGB) изображение в цифровой форме, которое сохраняется на жестком диске в графическом формате без сжатия (TIFF, BMP и пр.) с разрешением не менее 640480 пикселов.
Работа проводилась на основе имеющегося в ЭКЦ МВД России
массива фотографий, сформированного специально для проведения
различного рода габитоскопических исследований. Из указанного массива были отобраны анфасные изображения (мужских лиц центральных европеоидов), на которых просматриваются все основные антропометрические точки (всего 28). Характеристики антропометрических
точек лица анфас приводятся в табл. 1, а их расположение на лице человека показано на рис. 1.
4
Таблица 1
Характеристики антропометрических точек лица анфас
Обозначение
точек на рис.1
Наименование
точек
Месторасположение точек
1
Верхнелобная
Пересечение срединной (осевой) вертикальной
линии с горизонтальной линией, проходящей
через нижнюю точку начала роста волоса на лбу
2
Верхненосовая
Пересечение срединной вертикальной линии с
горизонтальной, проведенной через средние точки участков бровей, расположенных над глазными
щелями
4(41)
Внутренние
глазные (углы
глаз)
Слияние внутреннего края верхнего и нижнего
века в области переносья
42(43)
Зрачки глаз
Центр зрачка глаза
5(51)
Наружные глазные (углы глаз)
Слияние внутренних краев верхнего и нижнего
века в области висков
52
Вспомогательная Область переносья, находящаяся на пересечении
глазная
срединной вертикальной линии с горизонтальной, проходящей через точки 5 и 51
61 (62)
Нижненосовые
6
Вспомогательная Пересечение срединной вертикали с линией,
соединяющей точки 61 и 62
8
Верхнегубная
Пересечение срединной вертикали с линией,
соединяющей точки 81 и 82
81(82)
Верхнегубные
Наиболее выступающие точки каймы верхней
губы
9
Ротовая
Пересечение срединной вертикали и линии, разделяющей каймы верхней и нижней губ
10
Нижнегубная
Нижняя точка каймы нижней губы
11 (111)
Крайнегубные
Края видимой части каемок губ (углы рта)
12
Надподбородоч- Пересечение срединной вертикальной линии с
ная
горизонтальной бороздкой (складкой) на подбородке
14
Подподбородоч- Нижняя (под костной частью) точка на контуре
ная
подбородка
15(151)
Верхнеушные
Верх внешнего контура завитков ушных раковин
17 (171)
Нижнеушные
Низ мочек ушных раковин
18 (181)
Крайнеушные
Наиболее удаленные точки наружного контура
ушных раковин
0 (0l)
Надкозелковые
Крайние верхние точки козелков
Пересечение вертикальных касательных к крыльям носа с линией, соединяющей нижние точки
слияния крыльев носа с верхней губой
5
Рис. 1. Основные антропометрические точки и линейные размеры лица анфас
Для проведения сравнительного исследования необходимо выполнить следующие действия: выровнять зрачковую линию относительно
горизонтальной оси; сместить изображение на заданный уровень; произвести линейное масштабирование по ширине и высоте (в соответ6
ствии со значением коэффициента масштабирования, равным отношению базового расстояния к 19 мм).
Масштаб изображения в портретной идентификации задается межзрачковым расстоянием (рис. 1, точки 42 и 43), которое должно составлять 19 мм (120 пикселов). Для приведения изображений к одному
масштабу необходимо определить центры зрачков глаз человека. Эта
функция может осуществляться как с помощью программных средств,
так и в ручном режиме. В первом случае компьютер отыскивает области с определенной пространственной частотой, которая соответствует
области глаз. Данная частота определяется эмпирически и не зависит
от яркости изображения. Граница области глаз определяется при сканировании изображения в вертикальном и горизонтальном направлениях. Центральная точка выделенной области будет центром зрачков (рис.
2). Однако в изображении не всегда удается точно выделить указанные
области из-за неудовлетворительного качества фотографии. Поэтому у
эксперта есть возможность в ручном режиме скорректировать расположение точек.
Рис. 2. Основные антропометрические точки и линейные размеры области глаз
Следующий этап – вывод на экран поверх изображения остальных
антропометрических точек. Их координаты определяются автоматически – относительно двух установленных точек (центров зрачков).
В результате выбора точек рассчитываются линейные размеры
лица анфас (рис. 1, 2).
7
Высота*:
лица...................................................................................... y(1–14)
лба ........................................................................................ y(1–2)
носа ...................................................................................... y(2–6)
ротоподбородочной части ................................................. y(6– 4)
верхней губы ....................................................................... y(6–8)
обеих каемок губ ................................................................ y(8–10)
подбородка .......................................................................... y(10–14)
средней части лица ............................................................. y(52–10)
ушной раковины ................................................................. y(15–17)
Ширина:
межглазья ............................................................................ x(4–41)
лба (условно, по наружным углам глаз) ........................... x(5–51)
носа ...................................................................................... x(61–62)
рта ........................................................................................ x(11–111)
лица в скуловой части ........................................................ x(0–01)
Расстояние между зрачками глаз ......................................... x(42–43)
Расстояние между крайними точками ушных раковин ...... x(18–181)
Авторским коллективом проведен статистический расчет координат точек на основе 4 тыс. изображений различных лиц. Усредненные
данные расчетов принимаются в качестве базовых. Однако указанные
координаты не всегда соответствуют фактическому расположению точек. Поэтому эксперт может выбирать режимы работы: полуавтоматический (компьютер автоматически выводит точки, а эксперт, если необходимо, корректирует их расположение) или ручной (точки расставляются
экспертом самостоятельно).
Необходимо отметить, что корректировка месторасположения антропометрических точек не регламентирована строгой последовательностью, что
позволяет, если нужно, возвращаться к той или иной точке многократно, пока ее расположение не удовлетворит пользователя.
*Для обозначения вертикальной или горизонтальной проекции лица указывается
наименование оси координат (x или y), а в скобках проставляются индексы антропометрических точек, между которыми проводится измерение.
На основе антропометрических точек [рис. 1, 2] проводятся измерения
одиннадцати
относительных
линейных
размеров
(табл. 2).
8
Таблица 2
Расчет относительных линейных размеров лица анфас
№
Параметр
Отношение
Мин.
Макс.
1 Ширина лица к высоте лица
[1–2]/[0–18]
0,66
0,97
2 Расстояние между зрачками глаз к
высоте лица
[4–7]/[0–18]
0,45
0,68
3 Расстояние между зрачками глаз к
ширине лица
[4–7]/[1–2]
0,38
0,53
4 Ширина глаза к расстоянию между зрачками глаз
{[3–5]+[6–8]/2}/[4–7]
0,39
0,555
5 Ширина носа к расстоянию между
зрачками глаз
[9–10]/[4–7]
0,465
0,765
6 Ширина рта к расстоянию между
зрачками глаз
[12–13]/[4–7]
0,665
1,035
7 Высота носа к высоте лица
[0–11]/[0–18]
0,55
0,95
8 Высота губ к высоте лица
[0–16]/[0–18]
0,95
1,36
9 Высота губ к ширине губ
{16–[12–13]/2}/[12–13]
0,12
0,08
10 Высота обеих каемок губ к расстоянию между зрачками глаз
{16–[14–15]/2}/[12–13]
0,03
0,2
[16–17]/[12–13]
0,035
0,27
11 Высота верхней губы к расстоянию между зрачками глаз
Выбор данного количества относительных линейных размеров
связан с тем, что они являются взаимно независимыми или могут рассчитываться как среднее значение измерений для парных органов
(например, ширина глаза определяется как среднее измерение для
левого и правого глаза).
В процессе обработки табличных данных получены диаграммы вероятностного распределения измеряемых параметров и определена область их существования.
Пример распределения результатов измерения отношений расстояния между зрачками глаз к ширине лица для выборки из 4 тыс.
фотографий приведен на рис. 3.
9
Рис. 3. Кривая вероятностного распределения
(шаг измерения по x = 0.005)
Из графика видно, что измеряемое отношение находится в диапазоне 0,38–0,53. Максимум ординаты кривой соответствует некоторому
среднестатистическому лицу и имеет значение 0,45. Аналогично обрабатываются все остальные параметры.
Однако для сопоставления параметров измерения их необходимо
привести к общей единице исчисления. Для этого служит нормирование по формуле:
10
_
х
х  хmin
хmax  xmin
,
(1)
где x – значение измеряемого параметра;
xmax – максимальное значение измеряемого параметра;
xmin – минимальное значение измеряемого параметра.
В результате нормирования значения измеряемых параметров изменяются в диапазоне от 0 до 1.
Сравнение нескольких изображений осуществляется вычислением
среднеквадратического отклонения по формуле:
Si2 
1 n
2
L x0  xk 

n i 1
(2)
где L – весовой коэффициент измеряемого параметра (относительного
линейного размера);
x – значение измеряемого параметра эталонного изображения;
xk – значение измеряемого параметра изображения, представленного для сравнения;
n – количество параметров;
i
– номер параметра.
Суммировав показатели отклонений каждого из одиннадцати относительных линейных размеров и применив полученные данные к формуле (3), найдем степень различия исследуемых изображений:
n
S   Si ,
(3)
i 1
где Si – среднеквадратическое отклонение каждого измерения относительного размера.
В случае невозможности определения какой-либо антропометрической точки, весовой коэффициент данного измерения приравнивается к
нулю и при суммировании среднеквадратических отклонений не учитывается.
Пример сравнительного исследования двух изображений по программе
«БАРС-Портрет» приведен на рис. 4 и в табл. 3 (на данных изображениях
удалось расставить 18 антропометрических точек из 28).
11
а
б
Рис. 4. Сравниваемые изображения лиц
Таблица 4
Сравнительное исследование двух изображений
Относительные
линейные
размеры
Для
изображения
Для
изображения
Среднеквадратическое
отклонение
Весовой
коэффициент
а
б
х(0–01)/у(1–14)
–
–
–
0
х(42–43)/у(1–14)
–
–
–
0
x(42–43)/х(0–01)
0,47
0,45
0,0004
1
х(5–4)/х(42–43)
0,42
0,40
0,0004
1
х(61–62)/х(42–43)
0,61
0,64
0,0009
1
х(11–111)/х(42–43)
0,90
0,89
0,0001
1
у(2–6)/у(1–14)
–
–
–
0
у(8–10)/у(1–14)
–
–
–
0
у(8–10)/х(11–111)
0,29
0,30
0,0001
1
у(8–10)/х(42–43)
0,26
0,27
0,0001
1
у(6–8)/х(42–43)
0,32
0,30
0,0004
1
Суммарное среднеквадратическое
отклонение (по
формулам
2 и 3)
0,018
В результате исследования установлено, что значение отклонения,
находящееся в диапазоне 1–5 %, говорит о высокой степени сходства, а
12
находящееся в диапазоне 10–20 % – о соответствующей степени различия. Степень различия сравниваемых изображений в приведенном
примере составляет 1,8 %, что свидетельствует о высокой степени их
сходства.
Однако результаты автоматизированного сравнения количественных признаков носят лишь рекомендательный характер, а
окончательный вывод в целом по исследованию делает эксперт.
13
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основе традиционных измерительных методов производства
портретной экспертизы была создана программа «БАРС-Портрет»,
которая выполняет сравнительный анализ отдельных элементов лица
человека с использованием математических методов получения и обработки результатов измерений их количественных признаков.
В компьютерной программе «БАРС-Портрет» на начальном этапе
ее разработки были реализованы следующие функции:
1) автомасштабирование и выравнивание зрачковой линии относительно горизонтальной оси;
2) автоматическая расстановка основных антропометрических
точек лица человека в положении анфас с возможностью ручной корректировки;
3) автоматический расчет линейных (вертикальной и горизонтальной проекций) размеров сравниваемых лиц в положении анфас с
составлением таблицы результатов сравнения.
В ходе статистической обработки результатов вычислений получен критерий оценки степени сходства либо различия сравниваемых
лиц.
Программа «БАРС-Портрет» позволит специалисту производить
наиболее точные измерения, сократить время исследования и уменьшить долю субъективного фактора при формулировании выводов.
Авторский коллектив предполагает продолжить работу над данной программой и включить ее в сравнительный анализ количественных признаков элементов лица человека.
14
Литература
1. Дмитриев Е.Н., Иванов П.Ю., Зудин С.И. Исследование объектов
криминалистических экспертиз методами цифровой обработки изображений. – М.: ЭКЦ МВД РФ, 2000.
2. Линдли К. Практическая обработка изображений на языке Си /
Пер. с англ. – М.: «Мир», 1996.
3. Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ.– М.:
«Мир», 1982.
4. Зинин А.М., Кирсанова Л.З. Криминалистическая фотопортретная экспертиза. – М.: ВНКЦ МВД СССР, 1991. – 88 с.
5. Назарьев В.В. Цвет: компьютерная обработка цветных изображений. – М.: ЭКОМ, 1996.
6. Словарь по вычислительной технике «Microsoft». – M.: Русская
редакция, 1995.
7. Новожилов А. Как правильно выбрать сканер // Hard & Soft. –
М., 1995. – №3. – С. 28–35.
План выпуска литературы ЭКЦ МВД России, 2004, поз.15.
15
Поставнин Владимир Игоревич
Охотников Андрей Александрович
Буданов Сергей Анатольевич
Черкашина Ирина Игоревна
Зинин Александр Михайлович
Банников Александр Михайлович
Оптимизация обработки идентификационных признаков
элементов лица человека с помощью
компьютерных технологий
Информационное письмо
Редактор А.И. Антонов
Корректоры Н.В. Кунеева, И.Н. Сорочихина
Подписано в печать 2004 г. Формат 6090 1/16. Печать офсетная.
Печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,2. Тираж 350 Заказ
ОАО «Щербинская типография», 117623, г. Москва, ул. Типографская, д. 10
16