Faceless recognition en gait recognition opkomende persoonsidentificatie technieken

Er bestaan verschillende soorten persoonsidentificatie mechanismen. Veelgebruikte mechanismen zijn gezichtsherkenning, vingerafdrukherkenning en irisherkenning. Maar er zijn nog andere manieren om mensen te identificeren. Faceless recognition en gait recognition worden nog niet zoveel toegepast, maar daar zal met de jaren wel verandering in komen.

Faceless recognition

Faceless recognition is een herkenningsmethode welke gebaseerd is op de algemene verschijning en kleding van een persoon. Informatie over een persoon, zoals hun profiel, lengte, bouw, postuur en kleding wordt opgeslagen en wordt gebruikt om mensen die aan deze kenmerken voldoen te lokaliseren. Op deze manier kunnen bijvoorbeeld verdachten worden gevolgd in situaties waar biometrische gezichtsherkenning faalt, zoals het geval is als het gezicht (gedeeltelijk) is bedekt of de persoon van achteren wordt bekeken.

Faceless recognition kan gezichtsherkenning (nog) niet vervangen, vanwege de beperkingen. Ten eerste brengt het vaker vals alarm dan de nieuwste gezichtsherkenning systemen. Ten tweede werkt het mechanisme minder goed als de persoon van kleding verandert. Deze methode is aardig geschikt voor het volgen van iemand op een en dezelfde dag, maar veel minder geschikt voor het volgen van iemand voor een langere periode. Faceless recognition kan echter complementair zijn aan gezichtsherkenning. Het kan helpen om een persoon te volgen binnen een breed netwerk van video camera’s. Moderne video observatie systemen produceren enorme hoeveelheden opnames, en faceless recognition kan assisteren in het uitpluizen van deze data.

Faceless recognition zou een standaard techniek kunnen worden voor video analyse omdat het actief wordt onderzocht en versterkt wordt door recente vorderingen in artificial intelligence en deep learning. Aan de andere kant zou faceless recognition verdrongen kunnen worden door gait recognition, wat een persoon los van kleding kan identificeren.

Gait recognition

Biometrische verificatie betreft elke manier waarop een persoon uniek kan worden geïdentificeerd door biologische eigenschappen. Biometrisch gebaseerde persoonsidentificatie methoden zijn uitgebreid onderzocht voor verschillende toepassingen, zoals forensisch onderzoek, toegangscontrole, en observatie. Naast gezichtskenmerken, vingerafdrukken en hand geometrie kan ook de ‘gait’, oftewel het loopje van een individu gebruikt worden als biometrische markeerder. Vroege studies over de perceptie van menselijke beweging hebben namelijk onthuld dat een observator verschillende typen menselijke beweging kan herkennen gebaseerd op gezamenlijke bewegingen. Bovendien kan de observator beoordelen wat het geslacht van de persoon is en de persoon zelfs verder identificeren als deze al bekend is met hun loopje. Dit leidt tot de conclusie dat iemands loopje een potentiële biometriek is voor observatie systemen.

Een biometriek is een beschrijvende maat welke gebaseerd is op de menselijke gedragsmatige of fysiologische karakteristieken die een persoon onderscheid van anderen. Deze unieke beschrijving moet universeel en permanent zijn. Uit onderzoek blijkt dat twintig componenten zijn geïdentificeerd, waaronder enkel rotatie en het verticaal kantelen van de romp, die het kenmerkende loopje van elke individu weergeven. Gait recognition is het proces van het herkennen van individuen aan hun onderscheidende loopje, waarbij een reeks beelden wordt opgevangen om bewegingskenmerken af te leiden en te analyseren.

Een loopje als een biometriek kan voordeliger zijn dan andere vormen van biometrische identificatie technieken

Door de tekortkomingen van andere biometrische beveiligingstechnieken heeft gait recognition aandacht getrokken. Gait recognition heeft de potentie om de meeste beperkingen van andere biometrische technieken als gezichts-, vingerafdruk- en irisherkenning te overwinnen.

Gezichtsherkenning is in veel gevallen onbetrouwbaar gebleken voor visuele observatie systemen vanwege het feit dat mensen hun gezicht kunnen vermommen of verbergen en het feit dat de resolutie van videobeelden te laag kan zijn. Een ander belangrijk nadeel van gezichtsidentificatie in beveiligingstoepassingen zijn de lage scores bij slechte verlichting. De meeste gezichtskenmerken kunnen niet worden hersteld bij grote afstanden, zelfs niet als er nachtzicht wordt toegepast. Hoewel vingerafdruk- en irisherkenning robuust zijn gebleken voor toepassingen waar authenticatie vereist is, zijn zulke biometrische technieken ontoepasselijk voor situaties waarin de toestemming en medewerking van de betreffende persoon onmogelijk te verkrijgen zijn.

In tegenstelling kan iemands loopje van een afstand worden opgevangen en van lage kwaliteit camerabeelden worden herkend. Een loopje kan worden afgeleid zonder dat de persoon weet dat hij of zij wordt geanalyseerd en zonder enige medewerking van hem of haar. Bovendien is iemands loopje moeilijk te verbergen, omdat iemands spierstelsel in wezen de variatie in beweging beperkt. Als iemand dit toch probeert zal deze waarschijnlijk nog meer verdacht overkomen.

Dat gezegd hebbende zal iemands kenmerkende loopje wel beïnvloed worden door bepaalde factoren. De consumptie van drugs of alcohol zal de loopstijl van de persoon beïnvloeden. Ook tijdens een zwangerschap, na een ongeluk of ziekte die de benen hebben getroffen, en na hevige gewichtstoename of -afname kan iemands loopje veranderen. Daarbij kunnen iemands stemming en kleding zijn of haar manier van lopen beïnvloeden.

Met inachtneming van bovenstaande punten is een loopje nog steeds een goede gedragsmatige biometriek voor menselijke identificatie. Het is een opkomende biometriek welke steeds meer de interesse van zowel onderzoekers als de industrie krijgt. Gait recognition is al gebruikt in praktische zaken in misdaadonderzoeken. Recente vorderingen in de nauwkeurigheid van geautomatiseerde gait recognition suggereert dat de technologie binnenkort de basis zou kunnen vormen voor een nieuwe generatie beveiligingssystemen. Gait recognition wordt een stuk accurater als het wordt gebruikt in combinatie met een 3D diepte sensor, en deze nieuwe generatie camera’s zal alledaagser worden in de toekomst.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Google photo

Je reageert onder je Google account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s