Ученые СПбГУПТД предложили алгоритм для повышения точности биометрической идентификации в сложных условиях освещения

Санкт-Петербургские ученые предложили альтернативный метод повышения точности биометрической идентификации в условиях сложного освещения. Команда исследователей из СПбГУПТД разработала алгоритм, сочетающий методы CLAHE и LBPH, который позволяет обойтись без ресурсоёмких нейросетей. CLAHE улучшает локальный контраст на изображениях, выравнивая детали в тенях и предотвращая пересвет, а LBPH обеспечивает быструю и точную обработку текстур лица. Тестирование на 10 добровольцах в семи сценариях освещения показало значительное снижение ошибок отвержения (False Rejection Rate), особенно в условиях затемнения, пересвета и боковой тени. В отличие от нейросетей, новый алгоритм работает на стандартных CPU, что делает его применимым для устройств Edge AI без необходимости в мощных GPU.

Что это значит Для проектировщиков и монтажников систем видеонаблюдения и биометрии это означает возможность внедрения высокоточных решений без дополнительных затрат на аппаратное обеспечение. Алгоритм подходит для установок с ограниченными вычислительными ресурсами, например, на периферийных устройствах, где нейросети требуют дорогостоящих серверов. Это расширяет возможности применения биометрических систем в условиях нестабильного освещения без ущерба для надежности.