равенства
t
P
1
=
T
max
или
t
P
2
=
T
max
;
x
P
1
−
W
=
W
−
x
P
2
;
x
P
1
−
X
l
=
X
r
−
x
P
2
;
x
H
=
X
mid
;
x
P
1
−
X
l
=
X
r
−
x
P
2
;
T
max
−
t
H
>
0
,
5
,
(2)
где
t
i
— значение температуры в точке (
i, y
0
), а
x
i
— абсцисса точки
(
i, y
0
),
T
max
— максимум температуры на интервале для нахождения
линии глаз;
X
l
и
X
r
— левая и правая границы лица, соответственно;
X
mid
— срединная линия области, подозрительной на лицо. Экспе-
риментально установленное пороговое значение разницы температур
между пиком и впадиной равно 0,5
◦
С.
Четвертый этап: определение области лица.
По выделенной ли-
нии глаз вычисляется ширина лица на уровне глаз, верхний угол пря-
моугольника, заключающий лицо, его длина и ширина. Определенная
таким образом область лица выделяется и масштабируется до задан-
ного размера (рис. 4).
Выделение подкожного кровеносного рисунка лица
выполняется
согласно разработанному алгоритму, рассмотренному в разделе 1. Ре-
зультат работы алгоритма приведен на рис. 5,
а
. Далее изображение
скелетизируется (рис. 5,
б
).
Экспериментальные результаты.
Разработанная система выде-
ления кровеносного рисунка лица человека апробирована на базе тер-
мографических данных. База данных портретных термографических
изображений получена термографом “ИРТИС-2000МЕ”. База данных
содержит 371 снимок 25 человек разного возраста, пола и телосло-
жения. Термограммы получены в разное время суток при различных
условиях окружающей среды (в помещении и на улице). Сбор данных
проводился еженедельно в течение года. Термографические изобра-
жения представляют собой матрицу температур размером 240
×
320,
Рис. 4. Результат работы алгоритма автоматического выделения области лица
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2012. № 2
103
