Создание автоматизированой системы индификации человека по биометрическим признакам, конкурентно способное с ранее разработаными программами. На данный момент проблеме распознавания человека по изображению лица посвящено множество работ, однако в целом она ещё далека от разрешения. Основные трудности состоят в том, чтобы распознать человека по изображению лица независимо от изменения ракурса и условий освещённости при съёмке, а так же при различных изменениях, связанных с возрастом, причёской и т.д. Распознавание изображений пересекается с распознаванием образов. Такие задачи не имеют точного аналитического решения. При этом требуется выделение ключевых признаков, характеризующих зрительный образ, определение относительной важности признаков путём выбора их весовых коэффициентов и учёт взаимосвязей между признаками. Изначально эти задачи выполнялись человеком-экспертом вручную, путём экспериментов, что занимало много времени и не гарантировало качества. В новых методах выделение ключевых признаков осуществляется путём автоматического анализа обучающей выборки, но, тем не менее, большинство информации о признаках задаётся вручную. Для автоматического применения таких анализаторов выборка должна быть достаточно большой и охватывать все возможные ситуации. Существует два класса методов: методы распознавания и отслеживания лиц и методы распознавания и отслеживания объектов. У каждого из методов есть свои преимущества и недостатки. Методы распознавания и отслеживания объектов, в частности, удобны тем, что позволяют разпознать человека при разных углах его поворота относительно камеры, например, боком или спиной. Распознавание человека по изображению лица выделяется среди биометрических систем тем, что, во-первых, не требуется специальное или дорогостоящее оборудование. Для большинства приложений достаточно персонального компьютера и обычной видеокамеры. Во-вторых, не нужен физический контакт с устройствами. Не надо ни к чему прикасаться или специально останавливаться и ждать срабатывания системы. В большинстве случаев достаточно просто пройти мимо или задержаться перед камерой на небольшое время. К недостаткам распознавания человека по изображению лица следует отнести то, что сама по себе такая система не обеспечивает 100%-ой надёжности идентификации. Там, где требуется высокая надёжность, применяют комбинирование нескольких биометрических методов. В настоящее время активно развиваются биометрические технологии. Их целью является разработка автоматизированных систем идентификации человека на основе биометрических признаков: отпечатков пальцев, характеристик голоса и речи, рисунка радужной оболочки глаза, изображения лица. Это связано с тем фактом, что на данный момент основным препятствием для дальнейшего развития информационных сред, различного рода виртуальных сервисов и т.п. является проблема надёжной идентификации (верификации) пользователя. Ожидается, что применение подобных систем существенно уменьшит количество преступлений, связанных с несанкционированным доступом, в том числе и в компьютерных сетях, причём именно технология идентификации человека на основе изображений лиц признана наиболее приемлемой для массового применения, так как она не требует физического контакта с устройством, ненавязчива, естественна и, в потенциале, может обладать высокой надёжностью и скоростью. Поиск в базах данных по фотопортретам человека, автоматизированный контроль удостоверений личности особенно актуальны для правоохранительных органов большинства стран в контексте увеличения количества террористических актов и уголовных преступлений на фоне повышения общей мобильности населения.



Требуемые вложения от 50 тыс.долл. основная статья расходов оборудование , компьютеры камеры и т.д зарплата программистам и инженерам.
Данная программа будет иметь возможность выставляться на таких выставках как expo, MATE ,SNCE,Interop