Биометрические технологии идентификации личности находят все более широкое применение в системах контроля и управления доступом. На сегодняшний день традиционные способы идентификации личности, в основе которых находятся разные идентификационные карты, ключи или уникальные данные, не являются надежными в той степени, которая необходима.
Проект был запущен силами испытательного центра биометрической техники им. Н.Э.Баумана и фирмой Вокорд. Его целью является тестирование в области биометрических технологий, а также исследование работы интеллектуальной системы VOCORD FaceControl 3D в полевых условиях.
Конкурс на создание трехмерной модели системы безопасности был объявлен руководством метрополитена. Сумма проекта установлена в размере около 6 миллионов рублей. Данный проект будет представлен в виде виртуальных станций, которые планируется подвергнуть атакам таких же виртуальных преступников. Это необходимо для того, что создать более эффективную систему защиты против террористических актов. Использование технологии моделирования позволит оценить работу сотрудников охраны и оснащенность метрополитена необходимым оборудованием для выявления преступников.
VideoCAD 8 Professional включает более 100 новых инструментов и улучшений, в том числе: моделирование вращения камеры вокруг своей оси. Небольшой поворот позволяет подкорректировать зону обзора. моделирование дисторсии объективов. Корректное моделирование широкоугольных объективов...
1
ФСИН РФ применяет высокотехнологичную современную систему для распознавания лиц заключенных посредством создания специальной электронной маски. Специалисты ведомства считают, что принятие такой меры позволит снизить количество побегов. Установленное оборудование будет проверяться в столичных изоляторах.
Компания «Техносерв» выполнила работы по разработке и внедрению многофункционального стенда для отработки специальных технических средств и их составных частей для Центрального конструкторского бюро морской техники «Рубин».
Итак, мы познакомились с алгоритмами компьютерного трехмерного зрения, основными направлениями и методами в этой области. Давайте вернемся к исходному вопросу, с которого начиналась статья: удалось ли человеку создать систему, которая лучше, точнее и правильнее оценивает реальность по стереоизображениям и, главное, может быстрее и правильнее принять требуемое решение? Достижения компьютерного зрения на сегодняшний день огромны. Достигнутая точность вычисления трехмерной сцены роботом может быть сопоставима и даже выше, чем у человека. Приведем несколько примеров.
Ранее мы рассмотрели алгоритмы реконструкции трехмерной сцены с помощью камер стереозрения. Для этого мы не использовали никаких дополнительных знаний относительно природы самих 3D-объектов. Однако мир устроен так, что часто об объекте реконструкции можно установить дополнительную информацию. Эта информация открывает новые возможности для восстановления формы объекта. Первой группой алгоритмов, о которой мы поговорим в этом разделе, будут алгоритмы, использующие статистические знания о природе объектов.
Трёхмерное зрение – это восстановление в трёхмерном пространстве координат всех точек сцены наблюдения по группе 2D-снимков. 2D-снимок – это цифровое изображение, которое является перспективной проекцией трёхмерной области пространства (сцены наблюдения) на плоскость видеосенсора. Группа снимков, как правило, является стереопарой, т.е. синхронизованной во времени парой снимков. При этом параметры перспективной проекции для каждого из снимков считаются известными. Рассмотрим алгоритм вычисления координат трехмерной точки по координатам ее проекции на две или более камер…
Бытует наивная точка зрения, что информация на масштабах, меньших, чем размер пиксела, теряется. Однако в действительности можно измерить с заранее вычисленной погрешностью геометрические величины с точностью, превышающей размер пиксела. Точность субпиксельного измерения зависит от множества факторов, таких как функция рассеяния точки, модель и уровень шума, спектр пространственных частот изображения. Часто употребляется правило, что максимально достижимая точность составляет 0.1 пиксела. Но можно достигнуть и более точных измерений, например, была продемонстрирована точность 0,02 пиксела в измерении местоположении полосы.
