Моделирование конвейера распознавания людей в системах контроля доступа

В работе представлено три поколения прототипов бесконтактной системы пропуска, распознающей людей по их визуальным особенностям при подходе к сенсору. Назначением системы является увеличение удобства пользователей за счет минимизации взаимодействия. Такая система может быть особенно полезна людям с нарушениями тех или иных функций. Для получения и обработки данных в системе используется Microsoft Kinect 2, недорогой сенсор глубины, и связанные с ним инструменты разработки. Распознавание приближающегося к сенсору индивида основано на построении компактного характеристического представления; для этого вычисляется множество геометрических особенностей индивида и применяются методы агрегации для последовательности кадров. Каждый из трех прототипов реализуют некоторый конвейер обработки данных; конвейер преобразует данные, полученные от сенсора, в компактное характеристическое представление путем последовательного применения простых трансформаций. Каждая отдельная трансформация получает на вход одно или несколько представлений, полученных на предшествующих стадиях, и строит по ним новое представление. Примеры моделей, представленные в этой статье, фокусируются на генерации фронтальных изображений лиц людей - это часть конвейера обработки данных последнего прототипа. Фронтальные изображения могут быть получены по данным о цвете, инфракрасном излучении и глубине путем рендеринга сцены относительно меняющейся области просмотра. Такой конвейер может быть представлен исключительно потоками данных между трансформациями. В статье показывается, как моделировать прототипы с помощью таких сред и инструментов, как Cinco и Cinco-Product Dime. Эти средства позволяют интуитивным образом моделировать потоки данных в конвейерах.