ПНСТ 655-2022 (ИСО/МЭК 39794-16:2021). Предварительный национальный стандарт Российской Федерации. Информационные технологии. Биометрия. Расширяемые форматы обмена биометрическими данными. Часть 16. Данные изображения тела человека

(утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 14.11.2022 № 106-пнст)

Утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства

Срок действия

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Некоммерческим партнерством «Русское общество содействия развитию биометрических технологий, систем и коммуникаций» (Некоммерческое партнерство «Русское биометрическое общество») и Федеральным государственным бюджетным учреждением «Российский институт стандартизации» (ФГБУ «Институт стандартизации») на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4, при консультативной поддержке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» (МГТУ им. Н.Э. Баумана)

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 14 ноября 2022 г. № 106-пнст

4 Настоящий стандарт является модифицированным по отношению к международному стандарту ИСО/МЭК 39794-16:2021 «Информационные технологии. Расширяемые форматы обмена биометрическими данными. Часть 16. Данные изображения тела» (ISO/IEC 39794-16:2021 «Information technology — Extensible biometric data interchange formats — Part 16: Full body image data», MOD) путем изменения отдельных фраз (слов, значений показателей, ссылок), которые выделены в тексте курсивом, а также путем изменения его структуры для приведения в соответствие с правилами, установленными в ГОСТ 1.5-2001 (подразделы 4.2 и 4.3). Внесение указанных технических отклонений направлено на учет потребностей национальной экономики Российской Федерации.

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2012 (пункт 3.5).

Сведения о соответствии ссылочных национальных и межгосударственного стандартов международным стандартам, использованным в качестве ссылочных в примененном международном стандарте, приведены в дополнительном приложении ДА.

Сопоставление структуры настоящего стандарта со структурой указанного международного стандарта приведено в дополнительном приложении ДБ

Правила применения настоящего стандарта и проведения его мониторинга установлены в ГОСТ Р 1.16-2011 (разделы 5 и 6).

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии собирает сведения о практическом применении настоящего стандарта. Данные сведения, а также замечания и предложения по содержанию стандарта можно направить не позднее чем за 4 мес до истечения срока его действия разработчику настоящего стандарта по адресу: 107045 Москва, Сретенский тупик, д. 3, стр. 1, e-mail: standards@rusbiometrics.com и/или в Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии по адресу: 123112 Москва, Пресненская набережная, д. 10, стр. 2.

В случае отмены настоящего стандарта соответствующая информация будет опубликована в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты» и также будет размещена на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

Для обеспечения единообразия при развертывании биометрических систем и процессов, связанных с ними, разрабатываются стандарты, руководства и рекомендации по использованию. Изображение тела человека является биометрической модальностью, используемой в качестве дополнительной к изображению лица.

В настоящее время разработано недостаточное число руководств по применению биометрического распознавания по изображению тела человека. Существует потребность в руководстве по использованию высококачественных цифровых камер и устройств видеонаблюдения, руководстве по семантике, синтаксису и формату структуры обмена данными изображения тела человека для сбора и использования в сценариях биометрического распознавания. Требуется расширяемый формат обмена биометрическими данными для данных изображения тела человека в целях обеспечения интероперабельности между биометрическими системами. Требуется стандартизация данных изображения тела человека в целях обеспечения порогового качества изображений в базе данных для идентификации и верификации с использованием видеонаблюдения и других изображений, генерируемых системой.

На рисунке 1 показаны компоненты биометрической системы общего вида. На рисунке показан информационный поток в биометрической системе общего вида, состоящей из подсистем сбора данных, обработки сигналов, хранения данных, сравнения и принятия решений. Подсистемы биометрической системы общего вида определены в ГОСТ Р 58668.1.

- биометрическая идентификация

Рисунок 1 — Компоненты биометрической системы общего вида

Отдельные практики использования данных изображения тела человека при отсутствии стандартов не обеспечивают интероперабельности между различными биометрическими системами. Настоящий стандарт может быть использован для описания биометрических характеристик тела и соответствующей небиометрической информации в целях идентификации.

Для обеспечения работы приложений на различных устройствах, в том числе с ограниченными ресурсами для хранения данных, а также для повышения точности биометрического распознавания стандарты серии ГОСТ Р 58668 определяют формат данных и требования к условиям получения изображений (освещение, положение, выражение и т.д.), фотографированию (расположение камеры, фокусировка и т.д.) и параметрам цифрового изображения (разрешение изображения, размер изображения и т.д.).

1 Область применения

Настоящий стандарт определяет расширяемый формат обмена для биометрических приложений, требующих обмена данными изображения тела человека. Типичные приложения включают:

а) автоматическую биометрическую верификацию и идентификацию по изображению неизвестного человека (сравнение «один к одному» и «один ко многим»);

б) поддержку визуальной проверки личности человека путем сравнения субъекта с изображениями тела;

Применение настоящего стандарта обеспечивает качество данных изображения тела человека, приемлемое для верификации и идентификации.

Структура формата данных, определенного в настоящем стандарте, совместима с ГОСТ Р 58668.3. Настоящий формат определяет прикладные профили, включая условия получения изображения, параметры фотографирования и параметры цифрового изображения, такие как частота пространственной дискретизации изображения, размер изображения и т.д.

Настоящий стандарт не поддерживает такие типы 3D-кодирования, как «3D-карта точек» и «изображение глубины».

Настоящий стандарт не устанавливает требования к обеспечению защиты подлинности, целостности и конфиденциальности хранимых и передаваемых биометрических персональных данных.

2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ ISO/IEC 2382-37 Информационные технологии. Словарь. Часть 37. Биометрия

ГОСТ Р 58293 (ИСО/МЭК 19785-1:2015) Информационные технологии. Биометрия. Единая структура форматов обмена биометрическими данными. Часть 1. Спецификация элементов данных

ГОСТ Р 58668.1 (ИСО/МЭК 39794-1:2019) Информационные технологии. Биометрия. Расширяемые форматы обмена биометрическими данными. Часть 1. Структура

ГОСТ Р 58668.3-2021 (ИСО/МЭК 39794-5:2019) Информационные технологии. Биометрия. Расширяемые форматы обмена биометрическими данными. Часть 5. Данные изображения лица

ГОСТ Р ИСО 12052 Информатизация здоровья. Цифровые изображения и связь в медицине (DICOM), включая управление документооборотом и данными

ГОСТ Р ИСО/МЭК 8824-1 Информационная технология. Абстрактная синтаксическая нотация версии один (АСН.1). Часть 1. Спецификация основной нотации

ГОСТ Р 70268.2 (ИСО/МЭК 30137-4:2021) Информационные технологии. Биометрия. Применение биометрии в системах видеонаблюдения. Часть 4. Процедура видеоаннотации

ГОСТ Р ИСО/МЭК 8825-1 Информационная технология. Правила кодирования АСН.1. Часть 1. Спецификация базовых (BER), канонических (CER) и отличительных (DER) правил кодирования

ГОСТ Р ИСО/МЭК 8825-5 Информационная технология. Правила кодирования АСН.1. Часть 5. Отображение определений W3C схемы XML в АСН.1

ПНСТ 656 (ИСО/МЭК 39794-17:2021) Информационные технологии. Биометрия. Расширяемые форматы обмена биометрическими данными. Часть 17. Данные последовательности изображений походки

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ ISO/IEC 2382-37, ГОСТ Р 58668.1, ГОСТ Р 58668.3, а также следующие термины с соответствующими определениями.

ИСО и МЭК ведут терминологические базы данных для использования в стандартизации по следующим адресам:

• электропедия МЭК, доступная по адресу: http//www.electropedia.org/;
• платформа онлайн-просмотра ИСО, доступная по адресу: http://www.iso.org/obp

3.1 2D-изображение (2D image): Двухмерное представление тела субъекта сбора биометрических данных, которое кодирует яркость и/или изменения цвета субъекта сбора биометрических данных в определенных условиях освещения или в требуемой ширине полосы частот излучения.

3.2 3D-форма (3D shape): Трехмерное представление тела субъекта сбора биометрических данных, которое кодирует поверхность или объемную форму в трехмерном пространстве.

3.3 3D-карта точек (3D point map): Множество трехмерных точек, представляющих субъект сбора биометрических данных, в котором каждая точка записывается с помощью тройки значений координат в трехмерном пространстве.

3.4 4K (4K): Разрешение UHDTV 3840 x 2160 пикселей с соотношением сторон 16 x 9.

Примечание — UHDTV — телевидение сверхвысокой четкости [1], [2].

3.5 антропометрическая точка (anthropometric landmark): Контрольная точка на представлении субъекта сбора биометрических данных, используемая для распознавания и классификации людей.

3.6 вектор биометрических признаков (biometric feature vector): Одномерное матричное представление биометрических характеристик.

Примечание - Вектор признаков — это список значений выходных данных уровня нейронной сети или другого биометрического процесса, создающего одномерное матричное представление биометрических характеристик.

3.7 расстояние от камеры до субъекта; CSD (camera to subject distance): Расстояние между плоскостью глаз или поверхности тела субъекта сбора биометрических данных и плоскостью датчика/изображения камеры.

Примечание - Если плоскость глаз не видна, используется плоскость поверхности тела.

3.8 цветовое пространство (color space): Способы представления цветов пикселей в изображении.

Примечание — В настоящем стандарте используются способы представления RGB, YUV и LAB.

3.9 полутоновое изображение (continuous tone image): Изображение, значения которого имеют более одного бита на пиксель.

3.10 цифровые изображения и связь в медицине; DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine): Стандарт передачи и управления информацией о медицинских изображениях и связанных с ними данных.

Примечания

1 Стандарт DICOM обеспечивает совместимость медицинского оборудования для визуализации.

2 DICOM определен в серии стандартов ГОСТ Р ИСО 12052.

3.11 диафрагменное число (f-stop): Отношение фокусного расстояния объектива к диаметру входного зрачка.

3.12 контрольная точка (feature point): Опорная точка на изображении субъекта сбора биометрических данных, используемая алгоритмами распознавания признаков.

Примечание - Может определяться как антропометрическая точка, например, для положения глаз.

3.13 дальний инфракрасный диапазон; FIR (far-infrared): Область инфракрасного диапазона длин волн с длиной волны от 50 до 1000 мкм.

Примечание — См. [3].

3.14 судебно-медицинский (forensic): Связанный с методами, способами и процессами установления выводов и/или мнений, фактов и выводов для использования в судебных разбирательствах.

Примечание — См. [4].

3.15 судебно-медицинская экспертиза (forensic analysis): Научные тесты или методы, используемые при раскрытии преступления.

3.16 тело (full body): Анатомическая структура человека, которая включает в себя голову, туловище и конечности частично или целиком.

Примечание - Тело связано с живым или мертвым человеком и/или персональными данными, относящимися к этому телу.

3.17 изображение тела человека (full body image): Представление тела субъекта сбора биометрических данных.

3.18 походка (gait): Манера ходьбы индивида.

3.19 гамма-лучи (gamma rays): Вид электромагнитного излучения, характеризующегося чрезвычайно малой длиной волны и испускаемого определенными радиоактивными материалами.

Примечания

1 Примером радиоактивного материала является Кобальт-60, т.е. 60Co.

2 Гамма-лучи следует использовать только для исследования неживого вещества.

3.20 градация (gradation): Постепенный переход от одного тона, оттенка или цвета к другому.

3.21 гистограмма (histogram): Способ представления табличных данных в графическом виде — в виде столбчатой диаграммы.

3.22 визуальная экспертиза (human examination): Процесс визуального сравнения характеристик и структур на одном изображении субъекта сбора биометрических данных с характеристиками и структурами на другом изображении субъекта сбора биометрических данных.

3.23 визуальная верификация (human verification): Процесс подтверждения идентичности изображения субъекта сбора биометрических данных путем сравнения с субъектом или другим изображением субъекта сбора биометрических данных.

Примечание - Известно (в понимании термина «верификация» в биометрии) как сравнение 1:1 («один к одному»).

3.24 визуализация (imaging): Представление числовой информации или физического явления в виде, удобном для зрительного наблюдения и анализа.

Примечание - При биометрической визуализации вместо визуального представления может быть создан вектор признаков или тензор признаков субъекта сбора биометрических данных.

3.25 матрица (matrix): Расположение чисел или символов в строках и столбцах, рассматриваемое как единое множество.

3.26 средний инфракрасный диапазон; MIR (mid-infrared): Область электромагнитного излучения с длиной волны от 3 до 50 мкм.

Примечание — См. [3].

3.27 ближний инфракрасный диапазон; NIR (near-infrared): Область электромагнитного излучения с длиной волны от 0,78 до 3 мкм.

Примечание — См. [3].

3.28 нейтрон (neutron): Субатомная частица с нейтральным (не положительным или отрицательным) зарядом и массой, незначительно превышающей массу протона.

Примечание - Нейтронную визуализацию допускается использовать для обнаружения изменений в содержании водорода.

3.29 позитрон (positron): Античастица электрона, которая относится к антивеществу, с электрическим зарядом +1 и массой, равной массе электрона.

3.30 протон (proton): Одна из трех (вместе с нейтроном и электроном) элементарных частиц, из которых построено обычное вещество.

Примечание - Используется в протонной компьютерной томографии.

3.31 квант (quantum): Неделимая часть какой-либо величины в физике; общее название определенных порций энергии (квант энергии).

Примечание - Может относиться к минимальному числу любого физического объекта, участвующего во взаимодействии.

3.32 квантовая запутанность (quantum entanglement): Явление в квантовой механике, при котором частица или система не имеет определенного состояния, а существует как промежуточная форма двух «запутанных» состояний.

Примечание - Квантовая запутанность — это физическое явление, происходящее, когда пары или группы частиц генерируются, взаимодействуют или разделяют пространственную близость таким образом, что квантовое состояние каждой частицы не может быть описано независимо от состояния другой или других, даже когда частицы разнесены на большое расстояние. Таким образом, квантовое состояние определяется для системы в целом.

3.33 квантовый сенсор (quantum sensor): Оборудование, в котором используются квантовые эффекты, такие как квантовая запутанность, для достижения более высокой чувствительности или разрешения по сравнению с классическими системами.

3.34 субмиллиметровый диапазон длин волн (submillimetre): Терагерцовое (ТГц) излучение с диапазоном частот от 0,3 до 3 ТГц (от 300 до 3000 ГГц).

3.35 тензор (tensor): Математический объект, представленный массивом компонентов, которые являются функциями координат пространства.

Примечание - Частным случаем тензора является вектор.

3.36 ультрафиолетовая радиация (ultraviolet radiation): Электромагнитное излучение, занимающее спектральный диапазон между видимым и рентгеновским излучениями. Длины волн УФ-излучения варьируются в интервале от 10 до 400 нм (от 7,5·1014 до 3·1016 Гц).

3.37 вектор (vector): Матрица с одной строкой или одним столбцом.

3.38 длина волны (wavelength): Расстояние между двумя ближайшими друг к другу точками в пространстве, в которых колебания происходят в одинаковой фазе.

Примечание - Как правило, обозначается греческой буквой лямбда (\lambda) .

3.39 рентгеновские лучи (X-rays): Проникающее электромагнитное излучение в диапазоне длин волн приблизительно от 1 до 0,0001 нм.

Примечание — Согласно [5] диапазон длин волн составляет от 10 до 0,001 нм.

3.40 распознавание субъекта по изображению тела (full body recognition): Автоматическое распознавание субъекта на основе морфологии тела.

Примечание - В изображение тела человека могут быть включены голова, туловище и конечности (частично или полностью).

3.41 распознавание субъекта по походке (gate recognition): Автоматическое распознавание субъекта по манере его ходьбы.

4 Сокращения

В настоящем стандарте применены следующие сокращения:

АСН.1 — абстрактная синтаксическая нотация версии 1 (abstract syntax notation one, ASN.1);

ББД — блок биометрических данных (biometric data block, BDB);

ЗОБД — запись для обмена биометрическими данными (biometric data interchange record, BDIR);

ЗСР — заявление о соответствии реализации (implementation conformance statement, ICS);

ЕСФОБД — единая структура форматов обмена биометрическими данными (common biometric exchange formats framework, CBEFF);

ОАБП — обнаружение атаки на биометрическое предъявление (presentation attack detection, PAD);

ПЧХ — пространственно-частотная характеристика;

ПЭТ — позитронно-эмиссионная томография;

ПО — программное обеспечение;

ТР — тестируемая реализация (implementation under test, IUT);

УФ — ультрафиолет;

ФПМ — функция преобразования модуляции;

ЧКХ — частотно-контрастная характеристика;

BAP — параметр анимации тела (body animation parameter);

BER — базовые правила кодирования (basic encoding rules);

DER — отличительные правила кодирования (distinguished encoding rules);

DVI — идентификация жертв стихийных бедствий (disaster victim identification);

EV — экспозиционное число (exposure value);

FAP — параметр анимации лица (facial animation parameter);

IRI — интернационализированный идентификатор ресурса (internationalized resource identifier);

JFIF — формат файла растрового изображения для сохранения и распределения данных изображения, закодированного алгоритмом сжатия JPEG;

JPEG — формат сжатия изображений Объединенной группы экспертов в области фотографии (joint photographic experts group enhanced compression standard for images);

JPEG 2000 — усовершенствованный формат сжатия изображений Объединенной группы экспертов в области фотографии (joint photographic experts group compression standard for images);

MP4 — формат цифрового мультимедийного файла, используемый для хранения видео и аудио;

MPEG-4 — стандарт цифрового сжатия аудио и видео, принятых Группой экспертов в области видео (moving picture experts group);

NI — нейтронная визуализация (neutron imaging);

OWL — язык описания онтологий для семантической паутины (web ontology language);

PGM — формат изображения в градациях серого (portable gray map);

PNG — формат переносимой сетевой графики (portable network graphics);

RDB — таблица характеристик Resonance-Differentiation-Belief;

RDF — модель для представления данных (resource description framework);

RDFS — схема RDF (RDF schema);

RGB — цветовое пространство «красный, зеленый, синий» (red, green, blue);

RIF — стандарт формата семантической паутины для взаимодействия систем, основанных на правилах (rule interchange format);

SD — стандартная четкость (standard definition);

SMT — шрамы, следы и татуировки;

SPARQL — язык запросов к данным, представленным по модели RDF;

URI — унифицированный идентификатор ресурса (uniform resource identifier);

URL — унифицированный указатель ресурса (uniform resource locator);

URN — единообразное название ресурса (uniform resource name);

UTC — всемирное координированное время (coordinated universal time);

XML — расширяемый язык разметки (extensible markup language);

XDR — внешнее представление данных (external data representation);

XSD — определение схемы XML (XML schema definition).

5 Соответствие

ББД соответствует настоящему стандарту, если он удовлетворяет всем требованиям:

• к структуре данных, значениям данных и связям между элементами данных, приведенных в разделах 7 - 9 и приложении A;
• к отношениям значений данных к входным биометрическим данным, на основе которых произведена запись биометрических данных, в соответствии с разделами 7 - 9 и приложением A;
• к спецификациям соответствия прикладного профиля, приведенным в B.4 (приложение B).

Система, создающая записи биометрических данных, соответствует настоящему стандарту, если все производимые ею записи биометрических данных удовлетворяют требованиям настоящего стандарта согласно ЗСР. При этом записи биометрических данных, производимые системой, могут охватывать не все аспекты настоящего стандарта, а только те, которые должны поддерживаться системой согласно ЗСР.

Система, использующая записи биометрических данных, соответствует настоящему стандарту, если в ней предусмотрена возможность считывать и применять по назначению все записи биометрических данных, удовлетворяющие требованиям настоящего стандарта согласно ЗСР. При этом записи биометрических данных, используемые системой, могут охватывать не все аспекты настоящего стандарта, а только те, которые должны поддерживаться системой согласно ЗСР.

6 Информация о биометрической модальности

6.1 Общие положения

Определенные требования к формированию изображений являются общими как для лица, так и для тела человека. Многие показатели качества формируемого изображения являются общими для нескольких модальностей. В случае изображения лица и тела человека такими показателями качества являются контраст изображения, яркость, резкость и освещенность. Качество также определяют (но не ограничиваются указанным перечнем) следующими факторами, приведенными в ГОСТ Р 58668.3:

a) цифровое форматирование изображений, разрешение изображения и контраст оттенков серого;

b) изменение композиции съемки из-за поворота субъекта и освещения;

c) положение субъекта;

d) положение камеры, экспозиция, яркость изображения, фокусировка и резкость.

Если изображение тела человека сопоставляют с изображением лица, то требования к качеству изображения лица должны соответствовать ГОСТ Р 58668.3. Рекомендуется применение многоуровневой методологии оценки качества изображений лица, подходящей для приложений видеонаблюдения при распознавании лиц на видеоизображении [6].

6.2 Кодирование цифрового изображения

Для кодирования цифрового изображения должен быть использован один из следующих форматов:

1. последовательный базовый формат JPEG [7] с потерями или без потерь, закодированный в формате файла JFIF (формат файла JPEG);

2. формат кодового потока JPEG 2000 [8] с потерями или без потерь, закодированный в формате файла JP2 (формат файла JPEG 2000);

3. формат PNG [9];

4. формат MPEG-4 [10].

Примечание — Форматом медиаконтейнера для MPEG-4 является MP4 [11].

Запись данных изображения должна представлять результат процесса сбора изображения всего тела или части тела. Для описания положения каждого пикселя изображения должна быть использована пара осей координат. Начало системы координат [положение пикселя (0, 0)] должно быть расположено в верхнем левом углу изображения, что соответствует верхней правой стороне лба с точки зрения субъекта сбора биометрических данных. Значение координаты x (по горизонтали) должно увеличиваться от начала координат к правой стороне изображения (т.е. к левой стороне лба). Значение координаты y (по вертикали) должно увеличиваться в направлении от исходной точки к нижней части изображения.

Положение контрольных точек должно быть определено перед применением сжатия изображений. Контрольные точки следует включать в формат записи при приемлемой точности определения положения, что позволит не проводить повторное определение их положения при обработке изображения для задач распознавания субъекта по изображению тела.

Положение контрольных точек должно быть определено путем применения автоматизированных механизмов обнаружения и последующей проверки оператором. В настоящее время рекомендации по определению положения контрольных точек отсутствуют.

Примечание — Формат обмена файлами JPEG (JFIF) — это минимальный формат файла, который позволяет обмениваться битовыми потоками JPEG между широким спектром платформ и приложений. Несмотря на то, что синтаксис JFIF поддерживает дополнительные конфигурации JPEG, для обмена файлами рекомендуется использовать базовую конфигурацию JPEG в соответствии с рекомендациями Интерпола [12], [13].

6.3 Требования к фотографированию и рекомендации по получению изображений в белом свете

6.3.1 Общие положения

В настоящем подразделе определены требования к фотографированию для получения изображений в белом свете. Настоящий стандарт не определяет конкретное оборудование и систему освещения, а определяет разрешенные характеристики выходных данных систем получения изображения.

6.3.2 Требования к контрасту и насыщенности

Для каждого участка кожи субъекта на изображении должна быть четко видна градация яркости и тона, т.е. участок кожи должен иметь удовлетворительный уровень контраста. Не должно быть областей с насыщением (недостаточной или слишком большой экспозицией) на участке изображения с субъектом.

Цветовая насыщенность 24-битного цветного изображения должна быть такой, чтобы после преобразования в изображение в градациях серого на изображении диапазон интенсивности был не менее 7 битов.

6.3.3 Требования к фокусировке и глубине резкости

Все точки полученного изображения субъекта должны быть в фокусе. Требование к резкости заднего плана изображения не предъявляют.

Примечание - В типичной ситуации фотографирования для получения достаточной глубины резкости диафрагменное число устанавливают не менее чем на два значения ниже, чем диафрагменное число при максимальном раскрытии входного зрачка.

При съемке должна обеспечиваться глубина резкости, достаточная для разрешения деталей субъекта размером не более 2 мм.

Частота пространственной дискретизации имеет значение не хуже 1 мм, если на тестовом полученном изображении видны отдельные миллиметровые отметки линейки, помещенной возле субъекта, обращенного к камере.

6.3.4 Требования к плотности градаций серого

Динамический диапазон изображения должен иметь не менее 7 битов изменения интенсивности (диапазон, состоящий минимум из 128 уникальных значений). Для выполнения данного требования может потребоваться индивидуальная настройка установок камеры, если тон кожи слишком светлый или темный по сравнению со средним значением по популяции.

Для судебно-медицинской экспертизы рекомендуется формирование изображений с высоким динамическим диапазоном, который обеспечивает возможность воспроизводить больший динамический диапазон яркости по сравнению со стандартными методами фотографирования и цифровой обработки изображений.

6.3.5 Требования к цвету

Не допускается использование неестественного освещения: желтого, красного и т.д. Необходимо осуществлять корректировку баланса белого. Для получения качественного изображения рекомендуется использовать ксеноновую вспышку или светодиодные лампы высокого качества.

Не допускается недоэкспонирование или переэкспонирование цветного или полутонового изображения в целях улучшения внешнего облика субъекта или его художественной выразительности.

Рекомендуется калибровка цвета с использованием 18% серого фона или другим методом (например, балансировкой белого).

6.3.6 Требования к радиальному искажению объектива камеры

На изображении не должен присутствовать эффект «рыбьего глаза», связанный с широкоугольными объективами и проявляющийся в виде ярко выраженной бочкообразной дисторсии.

Искажения изображения не должны быть заметны при визуальном осмотре, несмотря на то, что они почти всегда присутствуют во время фотографирования.

Целью данных требований является уменьшение вариаций радиального искажения на разных изображениях из-за разного фокусного расстояния. Если в системе сбора биометрических данных субъект находится на расстоянии от 1,5 до 4 м от камеры, то фокусное расстояние объектива полноформатной 35-миллиметровой камеры должно составлять не менее 50 мм.

6.4 Требования к параметрам цифрового изображения

6.4.1 Общие положения

В настоящем подразделе определены требования к параметрам цифрового изображения, в том числе к геометрическим параметрам, цветовому профилю и форматированию изображения.

6.4.2 Требования к геометрическим параметрам

Цифровые камеры, используемые для получения изображений, должны обеспечивать отношение сторон пикселя в изображении «один к одному» (1:1).

За начало отсчета системы координат [точку с координатами (0, 0)] принят левый верхний угол изображения. Положительным направлениям соответствуют направления слева направо (первая координата) и сверху вниз (вторая координата).

6.4.3 Требования к цветовому профилю

Изображение с постобработкой должно быть представлено в одном из следующих форматов:

a) 24-битное цветовое пространство RGB, в котором на каждый пиксель приходится по 8 битов на каждый компонент цвета: красный, зеленый и синий;

b) 8-битное монохромное цветовое пространство, в котором на каждый пиксель приходится 8 битов значения яркости;

c) цветовое пространство YUV422, в котором для задания яркости используется число битов в два раза большее, чем для каждой из двух координат цветности. Изображения, представленные в YUV422, обычно содержат два 8-битных параметра для величины Y и по одному 8-битному параметру для величин U и V в каждой четверке байтов.

Для достижения аппаратной независимости значения координат RGB, полученные с камеры, должны быть преобразованы в значения в стандартном цветовом пространстве RGB, например sRGB [14], с использованием цветового профиля и методов управления цветом устройства. Информация об управлении цветом устройств может быть получена с сайта Международного консорциума по цвету [13].

Чересстрочная развертка не может быть компенсирована и не должна использоваться.

6.4.4 Требования к форматированию

Подсистемы биометрического сравнения могут быть очень чувствительны к артефактам, возникшим при обработке исходного изображения, поэтому в дополнение к обработанному изображению должно быть обеспечено хранение исходного. Таким образом, если получатель записи обмена, содержащей обработанные данные, имеет более современную технологию постобработки, то он может использовать исходные данные.

Для кодирования взаимосвязи между различными представлениями должен быть использован элемент «Источник» (Derived from), который не должен быть нулевым. Допустимо многочисленное перекрестное обращение к одному исходному изображению.

Должен присутствовать элемент «Постобработка» (Post-acquisition processing).

6.5 Требования и рекомендации для систем

6.5.1 Общие положения

В настоящем подразделе представлены рекомендации по архитектуре системы, требования к удобству использования и доступности, а также рекомендации по практическому применению без указания конкретных архитектур систем.

6.5.2 Рекомендации по архитектуре системы

При определении архитектуры системы данных силуэта рекомендуется учитывать следующие аспекты архитектуры:

• процесс сбора биометрических данных, выполняемый биометрическим сканером;
• процесс форматирования изображения, выполняемый подсистемой сбора биометрических данных;
• визуализация процесса и результатов для оператора и субъекта сбора биометрических данных;
• целостность системы данных силуэта;
• безопасность системы, обеспечивающей санкционированные доступ, использование, раскрытие и удаление записей биометрических и связанных с ними данных;
• подключение к другим системам (базам данных и т.д.) с определением протоколов и обеспечением целостности подключений.

В настоящем стандарте установлены требования к первым двум указанным аспектам.

6.5.3 Требования к удобству использования и доступности

Должна быть обеспечена доступность биометрической системы для людей с ограниченными возможностями или особыми потребностями. Должны быть предоставлены альтернативные решения для субъектов, которые не могут использовать биометрическую систему.

Общее руководство по удобству использования и доступности представлено в [15], рекомендации по использованию пиктограмм — в [16].

6.5.4 Рекомендации по практическому применению

На практике сбор данных изображений и видеоизображений силуэта подозреваемого в преступлении проводят путем сбора биометрических данных. В процессе сбора биометрических данных могут быть использованы один или несколько биометрических сканеров с высоким разрешением, в том числе видеокамеры с разрешением 4K. Из собранных биометрических образцов извлекают биометрические признаки для создания биометрического контрольного шаблона, который сохраняют для использования в последующих биометрических сравнениях.

В автоматических системах биометрический контрольный шаблон может быть создан на основе биометрической пробы, полученной во время планового видеонаблюдения. В сценариях преступления биометрический контрольный шаблон, созданный на основе биометрической пробы, должен быть помечен в элементе персональных данных как подозреваемый в преступлении.

Объем и характер одежды на субъекте сбора биометрических данных зависит от культурных норм.

Согласно рекомендациям Интерпола по идентификации жертв стихийных бедствий [12], фото- и видеозаписи тел на месте стихийных бедствий и в морге важны как для доказательств, так и установления причины происшествия. Рекомендации Интерпола по сбору изображений тел и/или частей тела [13] содержат следующие указания:

a) по возможности следует использовать цифровые камеры;

b) на каждом изображении должны быть видны номера тел;

c) должна быть удалена грязь с лица и одежды.

Интерпол рекомендует сбор следующих изображений:

• всего тела;
• лица;
• туловища;
• нижней части тела.

Согласно исследованию [17] использование информации обо всем теле в распознавании личности обеспечивает значительно более высокий уровень точности по сравнению с распознаванием только по изображению лица.

Изображения тел присутствуют в записях видеонаблюдения чаще по сравнению с изображениями лиц высокого качества. Изображения лиц и изображения тел добавляются в списки наблюдения (например, в сценариях списков наблюдения при пересечении границы) на основе наблюдения за поведением на видеоизображении. Настоящий стандарт, определяющий формат данных изображения тела человека, способствует повышению интероперабельности биометрических контрольных шаблонов.

Сравнение кадров видеоизображения в формате SD с эталонными изображениями высокого качества дает более достоверные результаты, чем сравнение двух изображений в формате SD. В настоящее время цифровые зеркальные камеры 4K с возможностью съемки статических изображений с высоким разрешением и видео 4K экономически доступны. Ожидается, что в ближайшем будущем системы видеонаблюдения перейдут с формата HD на 4K, соответственно уровень разрешения статических изображений станет более высоким. Изображение лица паспортного качества может быть создано путем кадрирования фронтального изображения всего тела в формате 4K.

Форматы аннотационных данных для биометрических данных в системах видеонаблюдения и вопросы высокоэффективного кодирования для интеграции форматов данных представлены в ГОСТ Р 70268.2 и [18].

6.6 Технические требования к получению изображений тела человека

6.6.1 Общие положения

В настоящем подразделе установлены технические требования к оптическому искажению и точности цветопередачи, а также приведены примеры изображений тела человека. Точность цветопередачи затрагивает длины волн невидимого и видимого излучений.

6.6.2 Требования к оптическому искажению

Радиальное искажение из-за свойств объектива может быть заметно для эксперта. На изображении не должен присутствовать эффект «рыбьего глаза», вызванный размещением камеры с широкоугольным объективом слишком близко к субъекту сбора биометрических данных.

Радиальное искажение со значением менее 2% не воспринимается человеческим глазом. Рекомендуется, чтобы радиальная деформация была менее 2,5%.

6.6.3 Требования к точности цветопередачи

Изображение должно быть сбалансированным по цвету и иметь корректную экспозицию. Граница между субъектом и фоном должна быть четко прослеживаемой вокруг всего человека. Не должно быть теней на заднем плане изображения. Фон должен быть однородным и не должен содержать текстуры с прямыми или кривыми линиями, которые могут внести искажения в результаты автоматического обнаружения. Фон должен иметь однородную цветовую палитру или быть одноцветным с последовательным изменением яркости от светлой к темной только в одном направлении.

Для получения изображений тела человека используются диапазоны длины волн как видимого, так и невидимого излучения [19], в том числе инфракрасное излучение (от ближнего до дальнего диапазона) и субмиллиметровое и миллиметровое излучения миллиметрового диапазона пассивных и активных систем в субмиллиметровом и миллиметровом диапазонах волн. При регистрации, верификации и идентификации формируются как изображения, так и видеоизображения всего тела.

На рисунке 2 представлены длины волн, используемые при формировании биометрических изображений и включающие видимый диапазон от 400 до 700 нм, отмеченный радугой, и далее до миллиметровых волн.

Рисунок 2 — Длины волн, используемые при формировании биометрических изображений

Ионизирующее рентгеновское излучение и УФ-излучение не следует использовать для сбора биометрических данных живых тканей человека.

6.6.4 Примеры изображений тела человека

Тип источника света, используемый при фотографировании, определяется требованиями к фотографированию. При получении статических изображений могут быть использованы электронные вспышки. При получении видеоизображений могут быть использованы высококачественные светодиодные панели или видеолампы.

Примеры изображений тела человека, созданных в студии, представлены на рисунках 3 и 4.

На рисунке 3a) представлен фон удовлетворительного качества.

На рисунке 3b) представлено то же изображение с четырьмя уровнями постеризации. Постеризация изображения приводит к преобразованию непрерывной градации тона в несколько областей с меньшим числом тонов и резкими переходами от одного тона к другому. Постеризация уровней яркости до четырех дает оценку распределения освещения на субъекте. При равномерной освещенности субъекта светлые и темные участки распределены равномерно.

На рисунке 4 показаны изображения, на которых видна граница пола [рисунок 4a)] и нерекомендуемые объекты, отмеченные знаком X [рисунок 4b)]. Не рекомендуется наличие любых объектов на фоне изображения.

На рисунке 4a) присутствует светлая тень на полу. Тени должны быть сведены к минимуму путем регулировки освещения. Должны быть исключены границы пола. Стены и пол должны иметь однородный цвет.

a) Фон удовлетворительного качества

b) Постеризация с четырьмя уровнями

Рисунок 3 — Изображение тела

a) Изображение с границей пола

b) Изображение с нерекомендуемыми объектами на фоне

Рисунок 4 — Изображения тела с нерекомендуемыми объектами на фоне

6.7 Требования к сессии фотографирования

6.7.1 Общие положения

В настоящем подразделе определены требования к проведению сессии фотографирования субъекта сбора биометрических данных и требования к содержанию изображений тела.

6.7.2 Требования к проведению сессии фотографирования субъекта сбора биометрических данных

Корректное позиционирование субъекта и контроль положения субъекта могут быть обеспечены путем обратной связи с оператором через видеоизображение субъекта во время сбора биометрических данных в режиме реального времени. Должен быть обеспечен предварительный просмотр полученного изображения с возможностью повторного получения изображения перед передачей изображения для дальнейшей обработки. В устаревших системах распознавание субъекта с учетом положения может быть недоступным [20], поэтому необходимо обеспечить корректное положение.

Во время фотографирования субъект должен оставаться в естественном положении. Осанка не обязательно должна быть прямой, так как для некоторых людей это является неестественным положением. Рекомендуется обеспечить изображения с шагом угла поворота 45°.

Одежда субъекта не должна скрывать черты тела, так как свободная одежда не позволяет определить достаточное число точек контура тела для сравнения осанки и походки. Руки должны свободно находиться по бокам тела в естественном положении, за исключением случаев, когда это невозможно по медицинским причинам [21].

Необходимо указывать примечания об отличительных чертах и предполагаемом состоянии субъекта, которое влияет на его положение. Также следует приводить информацию о заболеваниях костной системы, необходимую при распознавании субъекта по походке. В частности, следует документально фиксировать наличие артрита и проблем с движениями ног и рук.

При повторном сборе биометрических данных у субъекта, который был зарегистрирован ранее, необходимо отметить отличия от предыдущих изображений и связанной с ними информации.

При наличии религиозной одежды у субъекта необходимо принимать во внимание религиозные нормы и не допускать оскорбления религиозных чувств или отрицательной оценки культурных норм субъекта. Должно быть принято во внимание требование отсутствия представителей противоположного пола в одной комнате по культурным и религиозным нормам.

6.7.3 Требования к содержанию изображения тела человека

К содержанию изображения тела человека предъявляют следующие требования:

a) некрупные детали должны быть в фокусе;

b) высота камеры должна быть на уровне центра живота субъекта сбора биометрических данных;

c) субъект должен располагаться по центру видеоискателя;

d) на изображении должно быть достаточное количество фона вокруг субъекта для автоматического обрезания контура [22];

e) изображение должно включать тело субъекта целиком;

f) субъект должен быть в одежде для помещений;

g) положение субъекта должно быть естественным;

h) по возможности руки субъекта должны свободно находиться по бокам тела;

i) при ношении субъектом парика или аналогичного головного убора должны быть сделаны изображения с ним и без него;

j) должны быть учтены ограничения субъекта по медицинским показаниям.

6.8 Рекомендации для фотостудии при фотографировании

6.8.1 Общие положения

В настоящем подразделе приведены рекомендации по взаиморасположению субъекта и камеры, а также варианты расположения источников света. Корректное положение субъекта и равномерность освещения обеспечивают получение изображений, удовлетворяющих требованиям настоящего стандарта.

На изображениях должны отсутствовать тени и блики на любой части тела.

Искажения изображения не должны быть заметны при визуальном осмотре. На изображении не должен присутствовать эффект «рыбьего глаза», вызванный размещением камеры с широкоугольным объективом слишком близко к субъекту сбора биометрических данных.

Фотостудия, как правило, представляет собой профессиональное помещение, оборудованное цифровой камерой, набором регулируемых источников света, соответствующим фоном и устройством для позиционирования субъекта, предназначенным для получения высококачественных изображений тела человека. В настоящем подразделе приведены экспертные рекомендации для фотостудии по получению изображений, соответствующих требованиям настоящего стандарта.

6.8.2 Рекомендации по ориентации камеры и отступам на изображении

Рекомендуется проводить фотографирование при вертикальной ориентации камеры. Рекомендуется сохранять исходное изображение с камеры без дополнительной обрезки, поворота или другой обработки изображения. Высота тела человека должна составлять от 60% до 95% вертикального размера изображения. Изображение должно включать тело человека по ширине и высоте полностью.

Вертикальная ориентация камеры рекомендуется для изображений тела человека по двум причинам:

• дает возможность экономно использовать доступные пиксели;
• обеспечивает изображение уровня 51/52 при использовании камеры 8 мегапикселей и изображение уровня 50 при использовании камеры 15 мегапикселей.

6.8.3 Рекомендации по взаимному расположению камеры и субъекта

Рекомендации, приведенные в настоящем пункте, касаются расположения камеры и субъекта в полный рост. Если изображение тела человека сопоставляют с изображением лица, рекомендуется сделать два изображения: изображение тела человека и, по крайней мере, одно изображение лица, в зависимости от требований к нему.

Настоящий стандарт включает следующие рекомендации:

• расстояние объектива камеры от пола должно составлять 1 м;
• фокусное расстояние объектива полнокадровой 35-миллиметровой цифровой камеры в вертикальной ориентации на расстоянии 4 м от субъекта должно составлять порядка 50 мм;
• если площадь поверхности источника света мала по сравнению с размером поверхности тела, то организация освещения без создания теней является трудоемкой. Идеальная длина источника света примерно равна длине тела. Большая излучающая поверхность позволяет располагать источники света ближе к камере;
• корректная фокусировка и глубина резкости обеспечиваются предварительной фокусировкой объектива на расстоянии от ближайшей поверхности субъекта и выбором соответствующей диафрагмы (диафрагменного числа), обеспечивающей глубину резкости не менее 15 см или равную расстоянию от носа до ушей. Глубина резкости объектива зависит от его фокусного расстояния, значения диафрагмы и расстояния фокусировки. На практике глубина резкости для объективов от 50 до 85 мм достигается значением диафрагмы от f/5,6 до f/11.

Нормальный объектив — это объектив, который воспроизводит поле зрения, «естественное» для наблюдателя при нормальных условиях просмотра. Фокусное расстояние нормального объектива составляет от 40 до 55 мм.

Пример - Для полнокадровой 35-миллиметровой камеры с фокусным расстоянием объектива F, равным 50 мм, размеры полнокадрового изображения составляют 24 мм x 36 мм, что дает максимальный вертикальный угол при вертикальной ориентации камеры при фокусировке на бесконечность, f = F:

\alpha_{h} = 2arctan \frac{h}{2f} = 2arctan \frac{36}{2 \times 50} \approx 39,6^{\circ} .

Согласно расчету вертикальный угол обзора камеры с нормальным объективом 50 мм и вертикальной ориентацией составляет 39,6° при использовании формата 36 мм x 24 мм (т.е. полнокадровой 35-миллиметровой цифровой камеры). При данном значении вертикального угла для субъекта высотой 2 м камера для получения изображения всего тела должна находиться на минимальном расстоянии 3 м при использовании объектива 50 мм. Рекомендуется обеспечить расстояние от субъекта до камеры не менее 4 м для кадрирования изображения во всех ситуациях фокусировки. Для расчета фокусного расстояния объектива, эквивалентного полнокадровому формату, следует использовать коэффициент преобразования фокусного расстояния объектива камеры. Коэффициент преобразования, как правило, составляет 1,5 или 1,6 для камер с сенсором APS-C.

На рисунке 5 показано соотношение между фокусным расстоянием объектива камеры и расстоянием от субъекта до камеры.

F — фокусное расстояние объектива, равное 50 мм; d — расстояние, равное 4 м

Рисунок 5 — Расположение субъекта и камеры

6.8.4 Рекомендации по фокусировке

Рекомендуется обеспечивать корректную фокусировку и глубину резкости с помощью функции автоматической фокусировки камеры с ручной настройкой диафрагмы или с помощью предварительной фокусировки объектива на расстояние до глаз субъекта. Выбор подходящей диафрагмы (диафрагменного числа) в диапазоне от f/5,6 до f/11 обеспечивает глубину резкости, равную расстоянию от носа до ушей субъекта. В большинстве случаев это значение равно приблизительно 15 см, что является достаточным.

6.8.5 Рекомендации по настройке баланса белого цвета для получения изображений в белом свете

Корректная настройка баланса белого цвета на камере обеспечивает точное воспроизведение тонов кожи субъекта. Измерения факторов качества включают измерение освещенности и реакции системы камеры при использовании стандартного источника света CIE D65 или аналогичного источника дневного света с непрерывным спектром (от 4500 до 6000 К) и управляющего ПО. Необходимо уменьшить загрязнение окружающего света, исходящее от неконтролируемых источников дневного света, флуоресцентных или аналогичных источников света и отражений от поверхностей.

Измерения точности воспроизведения при получении изображений для фотостудий и стационарных пунктов регистрации могут быть выполнены с использованием анализатора спектра света для определения спектральных характеристик источников света или ПО для проведения анализа целевых изображений. В мобильном пункте регистрации следует использовать автоматическую настройку баланса белого цвета и анализ качества изображения для получения изображений приемлемого качества.

6.8.6 Рекомендации по фону

Позади субъекта должен быть помещен сплошной одноцветный фон с последовательным изменением яркости от светлой к темной только в одном направлении. При выборе яркости фона рекомендуется выбирать уровень серого, обеспечивающий достаточное различие между субъектом и фоном. Рекомендуется использовать светло-серый фон с ровной, гладкой поверхностью.

На рисунке 6 показано расположение бесшовного фона.

Рисунок 6 — Бесшовный фон

6.8.7 Пример конфигурации для фотостудии

На рисунке 7 показаны минимальные рекомендуемые размеры фотостудии для получения изображений тела человека с использованием источников света с большой поверхностью.

Размеры в метрах

Рисунок 7 — Минимальные рекомендуемые размеры фотостудии

Использование видеоизображений для распознавания субъекта по походке может потребовать большего горизонтального пространства. Для обеспечения высокого качества видеоизображения для распознавания субъекта по походке, получаемого в студии небольших размеров, рекомендуется использовать беговую дорожку [23].

При создании студии следует учитывать меры безопасности и защиты для минимизации риска травм или смерти. Расположение субъекта должно позволять оператору покинуть студию через дверь позади себя. Такое расположение особенно важно в тюрьмах, полицейских участках и подобных учреждениях.

6.8.8 Базовая проверка точности воспроизведения изображения при получении изображений в белом свете

На рисунке 8 показан визуальный метод проверки точности воспроизведения изображений. Для проведения базовой проверки точности воспроизведения изображений необходимо получить изображения тела человека. Далее изображение увеличивается с помощью базового приложения для просмотра или редактирования изображений в операционной системе.

Рисунок 8 — Базовая проверка точности воспроизведения изображения

На полученном изображении должны быть четко видны зрачок и радужная оболочка глаза при увеличении в приложении для просмотра или редактирования изображений. Кожа должна быть такого же тона, как при взгляде на субъект. На изображении должны быть видны мелкие контрастные детали лица, такие как морщины и родинки диаметром 1 мм. Базовая проверка проста в выполнении и обеспечивает корректность фокусировки и отображения тона кожи.

6.9 Получение изображений за пределами белого света или мультиспектральных изображений

6.9.1 Общие положения

Словосочетание «за пределами белого света» означает длины волн за пределами диапазона длин волн белого света. Получение мультиспектральных изображений происходит в нескольких областях электромагнитного спектра.

Требования 6.3 и 6.4, за исключением требований к цвету, применяют к изображениям за пределами белого света и мультиспектральным изображениям, если результатом визуализации является изображение. Изображения с одной полосой длин волн визуализируются с использованием 8-битного монохромного цветового пространства, где для каждого пикселя используются 8 битов для представления компонента яркости. Цвет на мультиспектральном изображении определяется заменой цветом из визуальной цветовой палитры, например использованием темно-красного цвета для инфракрасных длин волн. Однако при биометрической мультиспектральной визуализации вместо визуального представления может быть создан вектор или тензор биометрических признаков субъекта. На основе вектора или тензора биометрических признаков может быть создано изображение путем применения требований и рекомендаций настоящего стандарта. Для обмена информацией формат изображения должен соответствовать одной из кодировок по 6.2.

6.9.2 Инфракрасное изображение

Источник инфракрасной энергии испускает излучение, падающее на субъект. В камере, способной формировать изображения в инфракрасном и видимом свете, при получении инфракрасных изображений необходимо установить барьерный фильтр поверх объектива для предотвращения прохождения видимого света через объектив.

Люминесценция возникает, когда определенные материалы испускают инфракрасное излучение, вызванное более короткой длиной волны видимого света или ультрафиолетового излучения, падающего на материал. Люминесценция — это нетепловое спонтанное излучение света веществом. Флуоресценция — это излучение света веществом, которое поглотило свет или другое электромагнитное излучение, т.е. является формой люминесценции.

Видимый свет маскирует эффект люминесценции на цифровом датчике. Для предотвращения флуоресценции необходимы два фильтра. Сине-зеленый возбуждающий фильтр помещают над мультиспектральным источником света. Данный фильтр ограничивает падающее излучение до более коротких длин волн света, предотвращая попадание любого инфракрасного излучения, испускаемого источником энергии, на субъект. Барьерный фильтр помещают над объективом для предотвращения прохождения видимого света через объектив.

Изображение тела человека в отраженном инфракрасном свете позволяет различать части одежды, которые выглядят одинаково в видимом свете, но фактически отличаются. В некоторых случаях темная или даже черная ткань может быть почти белой. Могут быть выявлены такие вещества, как образцы крови. Распространенным методом при исследовании инфракрасных изображений является уменьшение фона для выявления пятен.

На рисунках 9 и 10 показано различие между изображениями в белом свете и инфракрасными изображениями.

На рисунке 9 на инфракрасном изображении футболки четко видны буква M под белым ярлыком и стежки, на рисунке 10 на изображении футболки в белом свете буква M не видна.

Рисунок 9 — Инфракрасное изображение футболки

Рисунок 10 — Изображение футболки в белом свете

6.9.3 Ультрафиолетовое изображение

Получение изображения в отраженном УФ-свете является единственным способом визуализировать такие явления, как слабые следы веществ на поверхности или детали поверхности некоторых прозрачных материалов. Например, на УФ-изображении становятся видимыми остатки взрывчатых веществ или веществ, прозрачных для глаз и ближнего ИК-диапазона. Волновые диапазоны UVA, UVB и UVC позволяют визуализировать доказательства, которые трудно или невозможно обнаружить с помощью других методов визуализации.

Стандартные цифровые камеры не фиксируют ультрафиолетовый свет, который используется в криминалистике. Для получения изображений UVA могут быть использованы некоторые специально модифицированные цифровые однообъективные зеркальные фотоаппараты (DSLR). Камеры следует использовать с полосовыми фильтрами для записи UFA, если только освещение не является чистым излучением UFA или излучением UFA с небольшим количеством видимого света или ИК-излучения.

Для судебно-медицинской визуализации необходимо использовать UV-свет подходящей длины волны. Следует избегать применения светодиодных UV-осветителей от изготовителей, не указывающих длину волны излучения.

6.10 Субмиллиметровое изображение

Терагерцовое излучение, известное как субмиллиметровое излучение, состоит из электромагнитных волн в диапазоне частот от 0,3 до 3 ТГц (от 300 до 3000 ГГц). Длины волн излучения в терагерцовом диапазоне варьируются от 1 до 0,1 мм. Указанная длина волны устанавливает теоретический предел разрешения изображений. Терагерцовое излучение находится в терагерцовом промежутке между микроволнами и инфракрасными волнами в электромагнитном спектре.

Системы получения субмиллиметровых изображений включают две категории: активные и пассивные системы. Активные системы получения изображений основаны на конфигурации радара со схемами синтетического или оптического изображения, пассивные системы получения изображения работают как камеры. Основной задачей систем является быстрое формирование изображения с большим полем зрения (FOV) и удовлетворительным пространственным разрешением.

На рисунке 11 показано обнаруженное огнестрельное оружие, спрятанное под одеждой субъекта. При четких очертаниях объекта может быть осуществлено правильное реагирование на опасность.

Рисунок 11 — Субмиллиметровое изображение с очертанием огнестрельного оружия, спрятанного под одеждой субъекта

Терагерцовое излучение может проходить через неметаллические материалы, такие как ткани одежды, бумага, картон, пластик и керамика. Излучение не может проникать в жидкую воду или металл. Глубина области визуализации обычно составляет менее 10 м. Рекомендуется получать субмиллиметровое изображение с помощью пассивной системы на расстоянии 5 м и на высоте 2 м.

6.11 Варианты использования изображений

6.11.1 Общие положения

Вариант использования изображений — это письменное описание того, как пользователи могут выполнять задачи в системе получения изображений. Вариант использования описывает поведение системы при ответе на запрос с точки зрения пользователя.

При настройке системы получения изображений для конкретной среды и для специализированного использования требуется более подробное определение вариантов использования.

6.11.2 Базовые варианты использования системы получения изображений

В таблицах 1 - 7 описаны базовые варианты использования системы получения изображений.

Таблица 1

Участники вариантов использования

Таблица 2

Вариант использования 1: инструктаж

Таблица 3

Вариант использования 2: заполнение входных данных

Таблица 4

Вариант использования 3: получение изображения

Таблица 5

Вариант использования 4: сохранение изображения

Таблица 6

Вариант использования 5: калибровка

Таблица 7

Вариант использования 6: установка-калибровка

В установку системы входит установка оборудования для обработки изображений и других комплектующих, подключение и настройка для ее использования. В установку также входит перенос компьютерного ПО из файла распространения в хранилище и его подготовка для конкретной среды и приложения по [24].

В калибровку входит настройка системы получения изображений для точного воспроизведения изображений. Технический специалист может определить отклонение от требований стандарта необходимых поправок для установки путем использования мир измерения и измерительных инструментов. При использовании системы получения изображения для измерения субъекта необходима калибровка. Калибровка изображения обеспечивает коэффициент преобразования пикселей в реальное расстояние, что позволяет масштабировать изображение до метрических единиц. Точную информацию о высоте получают с помощью фотограмметрии, включая контрольные точки в области фотографирования, например, стандартизованной вехи для измерения дальности.

На рисунке 12 показаны варианты использования, приведенные в таблицах 1 - 7.

Рисунок 12 — Варианты использования системы получения изображений

Примечание - Получение изображения может включать получение видеоизображения.

7 Абстрактные элементы данных

7.1 Общие положения

7.1.1 Содержание и обозначения

В настоящем разделе описано содержание элементов данных, приведенных в настоящем стандарте. Описания элементов данных не зависят от кодировки элементов данных.

Применимость обязательных элементов данных на национальном и международном уровнях указана в приложении A. Необязательные элементы данных могут быть не включены в блок биометрических данных и отсутствовать в кодировании.

Прикладные профили могут дополнительно ограничивать наличие элементов данных. Также они могут заменять необязательные элементы обязательными и исключать необязательные элементы.

В модуле АСН.1 необязательные элементы данных помечаются ключевым словом OPTIONAL. При отсутствии такого элемента октеты тега, длины и значения элемента данных не включаются в двоичное тегированное кодирование.

В определении схемы XML элемент данных является необязательным при значении атрибута minOccurs, равном 0. При отсутствии элемента открывающий и закрывающий теги, а также значение этого элемента данных не включаются в кодирование XML.

Если все дочерние элементы элемента данных являются необязательными, то элемент данных также должен быть помечен как необязательный.

Имена типов образованы из заголовков подпунктов настоящего раздела на английском языке и записаны в верхней нотации «верблюжьего регистра» <*>. Имена элементов образованы из заголовков подпунктов настоящего раздела на английском языке и записаны в нижней нотации «верблюжьего регистра» <**>. Если общее имя начинается с числа, то этот компонент устанавливается в конец имени. В XSD имена типов заканчиваются словом «Type».

<*> Верхняя нотация «верблюжьего регистра» (upper camel-case notation) — соглашение о наименованиях, в котором составные слова объединяются без пробелов, при этом каждое слово пишется с прописной буквы.

<**> Нижняя нотация «верблюжьего регистра» (lower camel-case notation) — соглашение о наименованиях, в котором составные слова объединяются без пробелов, при этом каждое слово, кроме первого, пишется с прописной буквы.

Примеры

1 Элемент «Цветовое пространство изображения» (Image colour space) имеет имя кодирования «imageColourSpace» и тип «ImageColourSpace» (в АСН.1) и «ImageColourSpaceType» (в XML).

2 Элемент с абстрактным именем «Подсветка с цветовым кодированием» имеет значение «colourCodedLight». Элемент с абстрактным именем «48 бит RGB» имеет значение кодирования «rgb48Bit».

Большинство параметров записи данных изображения тела человека являются необязательными для обеспечения эффективного хранения данных и настройки прикладных профилей.

Элементы данных должны использовать определения ГОСТ Р 58668.3, если это указано в определении абстрактного значения элемента в настоящем стандарте.

7.1.2 Концепция дерева тела

В связи с тем, что XML-документы образуют древовидную структуру с корнем, древовидные структуры принимают как оптимальные для XML. Необходимость использования древовидной структуры зависит от приложения, и, кроме того, она подходит для связанных систем данных.

Дескрипторы MeSH (медицинские предметные заголовки) являются структурированным способом описания различных частей тела. Например, ухо определяется в древовидной структуре как A — Анатомия -> A01 — области тела -> A01.456 — голова -> A01.456.313 — ухо. Данный метод описания позволяет применять унифицированные блоки представления в связанных системах данных с использованием определенных связей между ресурсами.

На рисунке 13 представлен корневой узел всего тела с названием дескриптора Mesh — «области тела 01». Дочерние элементы являются либо ссылками на сущности, либо элементами, содержащими разрешенное содержимое элемента.

Рисунок 13 — Корневой узел и дочерние элементы тела

Системы получения изображений производят 2D-изображения или 3D-модели для визуальной экспертизы и автоматической верификации и идентификации. Использование древовидной структуры тела является более организованным способом представления по сравнению с отдельными сущностями. В таком контексте изображение следует представлять как набор описательных данных тела или части тела человека.

Существует несколько международных баз данных для идентификации пропавших без вести и неизвестных тел, в том числе INTERPOL DVI для идентификации жертв стихийных бедствий (рисунок 14) и VERMI-UTOT (VUTOT) Федеральной уголовной полиции Германии. Такие базы данных содержат как биометрические, так и небиометрические данные.

Рисунок 14 — Структура базы данных INTERPOL DVI

В приложениях машинного обучения на основе набора биометрических данных могут быть сформированы контрольные точки и векторы биометрических признаков. Обработка вектора биометрических признаков отличается от обработки изображений. Использование сверточной нейронной сети позволяет уменьшить ошибки идентификации [25]. Локальная обработка с использованием нейронной сети возможна с помощью вектора или тензора биометрических признаков. Выходные данные изображения всего тела или выходные данные последовательности изображений походки для обмена информацией с использованием АСН.1 или XML должны соответствовать спецификациям формата настоящего стандарта.

На рисунке 15 представлена упрощенная схема полностью связанной нейронной сети. Три входных узла образуют входной слой, восемь скрытых узлов образуют два скрытых слоя из четырех нейронов, а один узел формирует выходной слой регрессии. Для классификации требуется более одного выходного слоя.

Рисунок 15 — Типичная упрощенная архитектурная схема нейронной сети

Нейронные сети используются в классификации и моделировании изображения тела человека, а также в разделении изображения на семантические области тела и одежды [26]. Усовершенствованные нейронные сети используются в распознавании лиц или особенностей тела в определенном диапазоне углов обзора, например при диапазоне угла поворота 30° влево и вправо. Для распознавания особенностей субъекта с определенного угла обзора возможно использование нескольких нейронных сетей с параллельными углами обзора вместо одной нейронной сети.

На рисунке 16 показаны возможности извлечения биометрических признаков из изображений и видеоизображений тела человека.

1 — положение; 2 — лицо; 3 — ухо; 4 — силуэт; 5 — походка; P — поворот вокруг оси x; Y — отклонение вокруг вертикальной оси y; R — наклон вокруг оси z

Рисунок 16 — Биометрические признаки для различных приложений

Стандартные позы, структуры элементов и форматы данных дают возможность преобразовать данные дерева тела в представления его частей. В качестве этапа предварительной обработки данных может быть применена сегментация.

7.1.3 Антропометрические модели данных

Антропометрия означает измерение тела человека.

Биометрические или антропометрические приложения включают три категории:

• реконструкция внутреннего строения тела человека;
• реконструкция поверхности тела человека;
• анализ движений человека.

Таблица 8

Модели данных для антропометрических приложений

Восстановление внутренней структуры человеческого тела на основе MeSH обеспечивает трехмерную реконструкцию анатомических частей. Реконструкция поверхности тела человека требуется для определения контрольных точек тела.

Параметры анимации лица/тела MPEG-4 (FAP/BAP) используют для анимации моделей лица/тела. Распознавание движений тела допускается проводить путем анализа параметров 3D-позы. Интеллектуальные системы наблюдения могут использовать анализ 3D-движения человека для уменьшения числа ложных срабатываний путем включения знаний о форме и внешнем виде человека. Высокоуровневый анализ позволяет различать санкционированные и несанкционированные действия человека.

7.1.4 Обзор структуры

Порядок абстрактных элементов данных определяют, когда человек обходит дерево слева направо (см. рисунок 17). Формальное описание структуры приведено в приложении A (для АСН.1 в соответствии с A.1, для XML-кодирования абстрактных элементов данных в соответствии с A.2).

• - блок состоит из элементов, не показанных на рисунке; - исключающее ИЛИ (XOR): должна быть выбрана только одна ветвь; - n-й элемент представлен в одном из блоков 7

Рисунок 17 — Блок данных изображения силуэта

7.1.5 Условные обозначения данных

Численные значения должны быть целыми числами без знака.

Преобразование численного значения в целое число должно осуществляться округлением до меньшего значения, если дробная часть менее 0,5, и округлением до большего значения, если дробная часть равна или превышает 0,5.

Отсутствие необязательного элемента означает, что информация о значении элемента не предоставлена.

В прикладных профилях приложений, которые требуют наличия необязательного элемента данных, следует использовать абстрактное значение «un-known» (неизвестно), если значение элемента данных неизвестно.

7.2 Блок данных изображения тела

Примечание — Блок данных изображения тела человека структурно аналогичен блоку данных изображения лица в соответствии с ГОСТ Р 58668.3.

Рисунок 18 — Пример встраивания нескольких представлений в один блок данных изображения тела человека

Запись включает три структуры данных (элемент, блок и запись). Элемент обозначает элементарное поле для хранения данных и может быть простым или комбинированным. Простой элемент содержит только один простой объект данных, комбинированный элемент — один или несколько простых или комбинированных элементов. Один или несколько элементов данных могут быть сгруппированы в блок данных. Часть, состоящая из нескольких компонентов с уникальными именами (элементов данных и блоков), образует запись данных. Структура изображения тела человека показана на рисунке 17.

7.3 Блок «Версия» (Version)

7.4 Блок «Представление» (Representation)

Пример — Структура блоков «Представление», содержащих 2D- и 3D-данные, приведена на рисунке 17.

7.5 Элемент «Идентификатор представления» (Representation ID)

7.6 Блок «Дата/время сбора биометрических данных» (Capture date/time)

7.7 Блоки «Качество» (Quality)

7.8 Блок «Данные ОАБП» (PAD data)

7.9 Блок «Идентификатор сессии» (Session identifier)

7.10 Блок «Источник» (Derived from)

7.11 Блок «Биометрический сканер» (Capture device)

7.12 Блок «Идентификатор модели» (Model identifier) <*>

<*> Присвоение уникальных идентификаторов организациям в области биометрии, осуществляющим деятельность в Российской Федерации, и биометрическим продуктам, разрабатываемым и/или серийно выпускаемым, и/или реализуемым в Российской Федерации, а также ведение соответствующих реестров для открытых форматов обмена осуществляет Некоммерческое партнерство «Русское биометрическое общество», официально зарегистрированное Международной ассоциацией биометрии и идентификации (МАБИ) [The International Biometrics & Identification Association (IBIA)] в качестве ведущей организации ЕСФОБД.

7.13 Блоки «Идентификатор сертификации» (Certification identifier)

7.14 Элемент «Номер части тела» (Body part number)

7.15 Блок «Углы положения» (Pose angle)

y — угол поворота (Y); x — угол наклона (P); z — угол отклонения (R)

7.15.1 Блок «Угол поворота» (Yaw angle)

7.15.2 Блок «Угол наклона» (Pitch angle)

7.15.3 Блок «Угол отклонения» (Roll angle)

7.16 Блок «Данные угла» (Angle data)

7.17 Элемент «Значение угла» (Angle value)

7.18 Элемент «Погрешность угла» (Angle uncertainty)

7.19 Элемент «Блоки контрольных точек» (Landmark blocks)

7.20 Элемент «Тип контрольной точки» (Landmark kind)

7.21 Блок «Контрольная точка MPEG-4» (MPEG-4 feature point)

7.22 Блок «Контрольные точки центров глаз и ноздрей» (Eye and nostril centre landmark point)

7.23 Блок «Антропометрические точки лица и тела» (Anthropometric landmark for face and body)

7.23.1 Антропометрические точки лица

7.23.2 Антропометрические контрольные 3D-точки CAESAR

Таблица 10

Антропометрические контрольные 3D-точки CAESAR

На рисунке 21 представлены некоторые контрольные точки CAESAR, используемые при заполнении записи персональных данных.

Рисунок 21 — Контрольные точки CAESAR (вид спереди)

7.23.3 Контрольные точки тела MPEG-4

Рисунок 22 — Контрольные точки тела MPEG-4

7.24 Блок «Координаты контрольной точки» (Landmark coordinates)

7.25 Блок «Представление изображения» (Image representation)

7.26 Блок «Представление 2D-изображения» (2D image representation)

7.27 Элемент «Данные 2D-представления» (2D representation data)

7.28 Блок «Биометрический 2D-сканер» (2D capture device)

7.29 Блок «Диапазон длин волн излучения» (Capture wavelength range)

7.30 Блок «Идентификатор технологии биометрического сканера» (Capture device technology identifier)

7.31 Блок «Информация о 2D-изображении» (2D image information)

7.32 Элемент «Тип 2D-изображения» (2D image kind)

7.33 Блок «Постобработка» (Post-acquisition processing)

7.34 Элемент «Число преобразований с потерями» (Lossy transformation attempts)

7.35 Элемент «Формат данных изображения» (Image data format)

Таблица 15

7.36 Элемент «Расстояние от камеры до субъекта» (Camera to subject distance)

7.37 Элемент «Диагональ датчика» (Sensor diagonal)

7.38 Блок «Фокусное расстояние объектива» (Lens focal length)

7.39 Блок «Размер изображения» (Image size)

7.40 Элемент «Ширина изображения» (Image width)

7.41 Элемент «Высота изображения» (Image height)

7.42 Блок «Частота дискретизации» (Sampling rate)

7.43 Блок «Частота пространственной дискретизации» (Spatial sampling rate)

7.44 Блок «Период временной дискретизации» (Temporal sampling rate)

7.45 Элемент «Цветовое пространство изображения» (Image colour space)

7.46 Блок «Преобразование основного цвета» (Reference colour mapping)

7.47 Блок «Цветовая схема» (Reference colour schema)

7.48 Блок «Определение и значение основного цвета» (Reference colour definition and value)

7.49 Блок «JPEG EXIF» (JPEG EXIF)

Рисунок 23 — Базовая структура файлов сжатых данных

Минимальный формат файла JFIF рекомендован Интерполом для обмена файлами [12]. Формат JFIF полностью совместим со стандартным форматом обмена JPEG; единственное дополнительное требование — это обязательное наличие маркера APP0 после маркера SOI. Для форматов JPEG и JFIF спецификации таблиц, используемые в процессе кодирования, должны быть закодированы в битовом потоке до их использования.

7.50 Блок «Результаты судебно-медицинской экспертизы» (Forensic findings)

7.50.1 Структура блока

7.50.2 Элемент «Судебно-медицинские наблюдения» (Forensic observations)

7.50.3 Элемент «Ссылка на отчеты» (Link to reports)

7.50.4 Элемент «Минимальное значение динамического диапазона» (Dynamic range low)

7.50.5 Элемент «Максимальное значение динамического диапазона» (Dynamic range high)

7.50.6 Элемент «Примечания к динамическому диапазону» (Dynamic range notes)

7.50.7 Элемент «Точность цветопередачи CIELAB a*» (Colour fidelity CIELAB a*)

7.50.8 Элемент «Точность цветопередачи CIELAB b*» (Colour fidelity CIELAB b*)

7.50.9 Элемент «Примечания к точности цветопередачи» (Colour fidelity notes)

7.50.10 Элемент «Резкость изображения» (Image sharpness)

7.50.11 Элемент «Примечания к резкости изображения» (Image sharpness notes)

7.51 Блок «Представление 3D-формы» (3D shape representation)

8 Кодирование

8.1 Модели кодирования данных

В языках кодирования данных, таких как XDR и АСН.1, определены структуры данных, семантика же определяется контекстом, скрытым в конечных точках протокола связи и данных, доступных для протоколов более высокого уровня. Таким образом, применение данных, определенных с использованием приведенных языков кодирования, ограничено приложениями, в которых содержится информация о контексте данных.

Двоичное кодирование АСН.1 может быть использовано для эффективного кодирования и передачи данных XML. При переводе протокола XML в двоичную форму размер сообщений уменьшается на порядок по сравнению с текстовой формой. Если уменьшения не происходит, то должна быть использована текстовая форма (XML), которая более удобочитаема.

Отличительные (DER) правила кодирования АСН.1 являются ограниченным вариантом базовых правил кодирования (BER) для создания синтаксиса однозначной передачи структур данных в АСН.1. Кодировки DER являются корректными кодировками BER. Кодирование DER предназначено для ситуаций, когда требуется уникальное кодирование, например, в криптографии, и обеспечивает уникальное сериализованное представление структуры данных, которая должна быть подписана цифровой подписью. Кодирование DER является канонической формой кодирования BER. Например, в BER логическое значение TRUE (ложь) может быть закодировано как любое из 255 ненулевых байтовых значений, в то время как в DER есть один способ кодировать логическое значение TRUE (ложь).

XML представляет собой формат сериализации для кодирования передаваемой информации. RDF — это модель данных для представления информации. Документы RDF определяются на языке XML. Язык XML, используемый RDF, называется RDF/XML. XSD может быть преобразован в схему RDF. Преобразование XML в RDF может проводиться путем отображений с использованием шаблонов троек RDF и простых выражений XPath [35]. В отличие от XML элемент RDF позволяет синтаксическому анализатору находить субъекты, предикаты и объекты. RDF определяет смысл контента, в котором XML является просто синтаксисом.

SPARQL — это язык запросов к данным, представленным по модели RDF, т.е. язык семантических запросов для баз данных. С использованием SPARQL можно извлечь данные, хранящиеся в формате RDF, и управлять ими. Запрос SPARQL может включать шаблоны триплетов, объединения, дизъюнкции и необязательные шаблоны. Язык SPARQL схож с языком запросов SQL для реляционных баз данных. По аналогии с реляционной базой данных данные RDF могут быть рассмотрены как таблица с тремя графами «субъект», «предикат» и «объект».

На рисунке 24 представлены пять уровней представления данных. Самый высокий уровень пользовательского интерфейса и приложений обслуживается другими уровнями.

Рисунок 24 — Уровни представления данных

RDF представляет способ определения взаимосвязей между вещами в семантической сети. XML и RDF лежат в основе семантической сети.

На рисунке 25 показано, как АСН.1 и XML могут быть использованы для определения схемы RDF, применяемой для RDF-преобразования биометрических данных.

Рисунок 25 — RDF-преобразование биометрических данных

Универсальные сущности и связи RDF обеспечивают механизм для объединения RDB с другими RDB, со статическими данными и другими источниками. Единообразный формат баз данных обеспечивает прогресс развития реляционных баз данных. RDF является стандартизированным методом представления структурированных данных в Интернете.

Системы с использованием RDF называют системами связанных данных, поскольку RDF обеспечивает корректное определение связей между ресурсами. Использование стандартизированной модели RDB для разработки приложений позволяет обойти проблему несовместимости баз биометрических данных. При отсутствии механизма связывания данные в реляционной базе данных должны быть экспортированы в текстовый файл, который импортируется в новую базу данных для определения связей. Такой процесс включает в себя несколько этапов, управляемых вручную. Настоящий стандарт не рассматривает преобразование схемы XSD в RDF и методы создания запросов SPARQL.

Механизм RDF на основе ссылок является перспективным для связывания различных баз данных. Разнообразные биометрические данные повышают вероятность идентификации террористов и преступников. Таким образом, механизм RDF перспективен для описания и связывания различных биометрических данных в дальнейшем развитии форматов обмена биометрическими данными.

Биометрические данные могут включать различные категории данных: текст, описание изображений, ДНК, отпечатки пальцев, стоматологические записи и т.д. Примеры описания различных биометрических и небиометрических данных с использованием RDF представлены в D.3 (приложение D).

8.2 Тегированное двоичное кодирование

В данном подразделе определяется модуль АСН.1 для абстрактных элементов данных, указанных в разделе 7. Модуль АСН.1 описывает параметры данных изображения в кодировке АСН.1. Определения АСН.1 основаны на следующих решениях:

• типы АСН.1 [в соответствии с A.1 (приложение A)] для кодирования абстрактных элементов, указанных в разделе 7, должны соответствовать ГОСТ Р ИСО/МЭК 8824-1, ГОСТ Р 58668.1 и ГОСТ Р 58668.3;
• тегированное двоичное кодирование блока данных изображения тела человека следует проводить путем применения к значению типа «BodyImageDataBlock» в модуле АСН.1 отличительных правил кодирования (DER) АСН.1 в соответствии с ГОСТ Р ИСО/МЭК 8825-1. DER-кодирование каждого объекта данных включает три части октетов: тегов с идентификацией объекта данных, длины с указанием числа последующих октетов значений и значений;

- модули АСН.1 в стандартах серии ГОСТ Р 58668 определяют независимо от других стандартов. Это означает, что, несмотря на возможную практичность, повторное использование или импорт определений за пределы стандартов серии ГОСТ Р 58668 не допускается во избежание взаимозависимостей с другими органами стандартизации (например, учет определений X.509/PKIX);

- в настоящем стандарте в модуль АСН.1 полностью включены все определения данных изображения тела человека. Повторно используемые определения заголовков, определенные в структуре ГОСТ Р 58668.1, являются частью отдельного модуля АСН.1 по ГОСТ Р 58668.1;

- точкой входа для определения биометрического типа является «BiometricDataBlock», определенный в модуле АСН.1 по ГОСТ Р 58668.1. Данный модуль АСН.1 включает определение АСН.1 для всех стандартов серии ГОСТ Р 58668, связанных с биометрическими модальностями. Это позволяет изменять или расширять общую информацию заголовка и поддерживаемый набор типов биометрических данных без учета других стандартов серии ГОСТ Р 58668. Например, модуль АСН.1 по ГОСТ Р 58668.1 включает определения данных изображения лица, отпечатка пальца, радужной оболочки глаза, тела человека и данных последовательности изображений походки, а в дальнейшем может быть расширен биометрическими данными других модальностей. В таком случае определение АСН.1 по настоящему стандарту и ПНСТ 656 изменять не требуется;

• во все элементы данных должны быть включены маркеры расширения для обеспечения расширяемости и прямой/обратной совместимости при дополнении новыми параметрами существующих элементов/блоков;
• используют версию стандарта АСН.1 в соответствии с ГОСТ Р ИСО/МЭК 8824-1;
• для представления данных в двоичном формате используют отличительные правила кодирования (DER) в соответствии с ГОСТ Р ИСО/МЭК 8825-1. Не следует использовать другие опции, такие как правила кодирования XML.

Модуль АСН.1 определен в A.2 (приложение A).

Дополнительные пояснения по сопоставлению спецификаций (см. раздел 7) и модуля АСН.1:

• схема АСН.1 не гарантирует, что при отсутствии всех элементов, которые могут содержаться в элементе, отсутствует сам элемент;

- должен присутствовать хотя бы один из элементов элемента «PoseAngleBlock», иначе элемент «PoseAngleBlock» должен отсутствовать. Это требование не обеспечивается схемой АСН.1.

8.3 XML-кодирование

В соответствии с A.2 (приложение A) определена схема XSD, в которой абстрактные элементы данных (см. раздел 7) представлены типами XML в соответствии с [36], ГОСТ Р 58668.1, ГОСТ Р 58668.3 или настоящим стандартом.

Двоичные данные следует кодировать только в формате «base64» и хранить в виде текстовой строки в элементе с базовым типом «xs:base64Binary», например: <xs:element name =«data» type = «xs:base64Binary» />.

Другие форматы кодирования двоичных данных, такие как «xs:hexBinary» или проприетарные расширения с поддержкой кодирования двоичных данных (например, «XOP»), не допускаются.

Тип данных XML «base64Binary» не поддерживается языком SPARQL. ГОСТ Р ИСО/МЭК 8825-5 определяет правила отображения схемы XSD в схему АСН.1 для использования правил кодирования АСН.1, например DER.

Далее представлены дополнительные пояснения по сопоставлению спецификаций (см. раздел 7) и схемы XSD:

• использование схемы XML не дает гарантии, что при отсутствии всех элементов, которые могут содержаться в элементе, отсутствует сам элемент;
• следует использовать хотя бы один из элементов элемента «poseAngleBlock», в противном случае элемента «poseAngleBlock» не должно быть. Это требование не обеспечивается схемой XML.

9 Зарегистрированные идентификаторы типа формата

Регистрация, представленная в таблице 16, была осуществлена для идентификации формата записи тела человека в соответствии с ГОСТ Р 58293. Владельцем формата является ИСО/МЭК СТК 1/ПК 37, зарегистрированный идентификатор владельца формата — 257 (0x0101).

Таблица 16

Идентификаторы формата ББД

Приложение A (справочное)

ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ

A.1 Модуль АСН.1 для тегированного двоичного кодирования

Модуль АСН.1 доступен по адресу:

• http://tk098.ru/gostr/58668/-6/ed-1/ru (для применения на национальном уровне);
• http://standards.iso.org/iso-iec/39794/-16/ed-1/en (для применения на международном уровне).

A.2 Модуль XSD для XML-кодирования

Модуль XSD доступен по адресу:

• http://tk098.ru/gostr/58668/-6/ed-1/ru (для применения на национальном уровне);
• http://standards.iso.org/iso-iec/39794/-16/ed-1/en (для применения на международном уровне).

Приложение B (обязательное)

МЕТОДОЛОГИЯ ИСПЫТАНИЙ НА СООТВЕТСТВИЕ

B.1 Общие положения

В настоящем приложении определены элементы методологии испытаний на соответствие, тестовые утверждения и методики испытаний, применимые к форматам обмена биометрическими данными, приведенным в настоящем стандарте. В частности, в нем установлены:

• тестовые утверждения, касающиеся структуры формата данных изображения (испытания типа A уровня 1);
• тестовые утверждения, касающиеся внутренней согласованности по проверке типов значений, которые могут содержаться в каждом элементе (испытания типа A уровня 2);
• испытания семантических утверждений (испытания типа A уровня 3).

В методах испытаний на соответствие не установлены испытания на соответствие:

• структур формата ЕСФОБД ГОСТ Р 58668.1;
• данных изображения требованиям качества;
• блоков данных изображения стандартам JPEG или JPEG 2000;
• других характеристик биометрических продуктов или типов их испытаний (т.е. степень приемлемости, производительность, устойчивость, уровень безопасности).

Для надлежащего проведения испытания на соответствие и оформления ЗСР поставщик тестируемой реализации (ТР) должен предоставить в испытательную лабораторию данные, указанные в таблице B.1, а также заполнить графы «Поддерживаемая ТР» и «Поддерживаемый диапазон» в таблице B.2. Все таблицы должны быть переданы в испытательную лабораторию до или одновременно с ТР.

Примечание — W3C поддерживает список инструментов для работы с документами и схемами XML [36]. ITU-T поддерживает список инструментов для работы с документами и схемами АСН.1. Валидацией документов обеспечивается проверка соответствия требованиям уровня 1.

Таблица B.1

Идентификационные данные поставщика ТР и самой ТР

B.2 Требования

В таблице B.2 перечислены синтаксические и семантические требования, указанные в настоящем стандарте. Поставщик ТР может заявить о поддержке необязательных компонентов, и испытательная лаборатория зафиксирует результаты испытаний. Поддержка определяется как способность используемой структуры автоматически выполнять требования без дальнейшего тестирования. Требования в таблице распространяются как на АСН.1, так и на XML.

В таблице B.2 приведены необходимые тестовые утверждения испытаний на соответствие уровня 2, т.к. валидация схемы не обеспечивает возможности проверить их соответствие. Остальные требования уровня 1 и уровня 2 проверяют валидацией схемы.

Таблица B.2

Требования и рекомендации по спецификации формата данных

Примечания к графе «Поддерживаемая ТР»

Данные примечания поставщик ТР приводит в копии таблицы, являющейся частью отчета об испытании, и представляет ее в испытательную лабораторию.

Примечания к графе «Результат испытания»

Данные примечания составляют при необходимости в испытательной лаборатории в процессе испытания на соответствие. Примечания должны быть включены в копию данной таблицы, являющейся частью отчета об испытании.

B.3 Тестовые утверждения

Требования уровней 1 и 2 следует проверять путем:

• декодирования блоков тегированных двоичных данных на основе модуля АСН.1, который задает формат тегированных двоичных данных;
• валидации XML-документов на соответствие определению схемы XML, которое определяет текстовый формат данных.

B.4 Испытание на соответствие прикладным профилям

В настоящем подразделе приведены методики испытаний на соответствие конкретным требованиям согласно прикладным профилям по приложению E.

Примечание - В настоящем стандарте методики испытаний на соответствие прикладным профилям не предусмотрены.

Приложение C (рекомендуемое)

ИЗМЕРЕНИЯ ПРИ ПОЛУЧЕНИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

C.1 Общие положения

В настоящем приложении представлены методики измерений при настройке системы во время установки, калибровки и технического обслуживания с целью обеспечения высокого качества изображения. Например, в подсистеме получения биометрических данных настройки камеры и освещения должны обеспечивать получение изображений, соответствующих определенным стандартам.

Проведение измерений рабочих характеристик камеры по представленным методикам имеет умеренную себестоимость, в связи с чем достаточна средняя квалификация оператора. Для проведения испытаний не требуется дорогостоящее или узкоспециализированное оборудование. Как правило, испытания заключаются в фотографировании стандартных мир в условиях контролируемого освещения и последующем компьютерном анализе полученных изображений.

C.2 Стандартная схема испытаний

C.2.1 Выбор диаграммы для испытаний

Рекомендуется использовать стандартизированные диаграммы для измерения разрешения, шума, динамического диапазона (косвенный метод) и точности цветопередачи (в т.ч. баланса белого).

C.2.2 Диаграмма в соответствии с [34]

В [34] определены методы измерения разрешения и ПЧХ цифровых камер, применимые для измерения монохромных и цветных камер, выходными данными которых являются цифровые данные или аналоговые видеосигналы. На рисунке C.1 представлено изображение диаграммы в соответствии с [34], полученное с использованием цифровой камеры. Данная диаграмма может быть использована для измерения разрешения.

На рисунке C.1 показана центральная часть диаграммы в соответствии с [34]. Представленная диаграмма изготовлена с использованием фотографических методов. Рекомендуется крепление диаграмм на алюминиевой пластине, чтобы диаграмма оставалась плоской.

Рисунок C.1 — Диаграмма для измерения разрешения в соответствии с [34]

Этапы измерения резкости с использованием диаграммы включают:

• получение изображения диаграммы для измерения разрешения, например в соответствии с [34];
• определение испытательной таблицы в виде полос с наиболее тонкими линиями, которую можно различить как черно-белые линии;
• измерение разрешения по горизонтали и вертикали с использованием полос в вертикальном и горизонтальном направлениях соответственно.

Данная методика имеет определенные сложности, так как выполняется вручную, и ее результаты зависят от восприятия наблюдателя, что может дать недостоверные результаты.

Более современный подход заключается в измерении ФПМ системы камеры ПЧХ. Чем выше значение ФПМ, тем резче изображение. В [34] определена методика измерения ФПМ по области изображения с наклонными границами на диаграмме для измерения разрешения. Анализ проводят с помощью прикладного ПО. Горизонтальную наклонную границу используют для измерения разрешения в вертикальном направлении, вертикальную наклонную — для измерения разрешения в горизонтальном направлении.

C.2.3 Диаграммы для измерения точности цветопередачи в соответствии с [37]

Диаграммы для измерения точности цветопередачи представлены в ГОСТ Р 58668.3 [см. D.2.1 (приложение D)].

C.3 Подготовка к измерениям

C.3.1 Общие положения

Определенное коммерческое оборудование, материалы и ПО представлены в настоящем разделе для уточнения технических аспектов заявленных процедур и результатов, но это не означает, что они рекомендованы или одобрены настоящим стандартом.

C.3.2 Подготовка

Рекомендуется закрепить диаграммы для испытаний на плоском фоне, предпочтительно на матовой поверхности среднего серого цвета размером от A4 до A3 или на пенопласте.

Для стабилизации положения диаграммы рекомендуется использовать штатив, аналогичную опору или застежки-«липучки».

При использовании диаграмм на тонкой бумаге рекомендуется использовать клей для придания им плоского состояния. Для измерения оттенков серого и определения равномерности освещения рекомендуется использовать серую заднюю часть доски.

C.4 Измерения

C.4.1 Общие положения

Должна быть проведена оценка качества условий освещения и отклика системы камеры, если при получении изображений используют стандартный источник света CIE D65 или аналогичный источник дневного света с непрерывным спектром и камеру, включающую ПО для ее управления. На практике также требуется уменьшить неконтролируемое влияние источников дневного света, флуоресцентных или аналогичных источников света и отражений от поверхностей. Перед выполнением измерений рекомендуется ознакомиться с C.5.

Необходимо проводить коррекцию баланса белого для обеспечения точной цветопередачи по всей цветовой гамме, так как ПО цифровой камеры предварительно обрабатывает необработанное изображение во внутреннем формате и может искажать цвет изображения, если в качестве исходного формата для анализа изображения используется JPEG.

При высокой точности цветопередачи не должно быть насыщения (например, чрезмерной или недостаточной экспозиции) миры измерения. Все каналы RGB изображения должны иметь не менее 7 битов изменения интенсивности (т.е. иметь диапазон не менее 128 уникальных значений) в области участка миры. Это необходимо, чтобы максимально приблизиться к значению уровня L*, равному 50, что обеспечивает широкую гамму sRGB [38].

Как правило, при использовании цифровых камер и корректной настройке освещения разрешение имеет значения, существенно превышающие требуемые. Измерение разрешения дает возможность определить необходимость технического обслуживания камеры. При проведении испытаний видеокамеры необходимо получить одно или несколько статических изображений.

C.4.2 Проверка освещения

Распределение освещения на субъекте должно быть равномерным. Не должно быть заметной направленности освещения со стороны фотографа.

Освещение на субъекте измеряют в нескольких точках на теле субъекта с помощью экспонометра. Минимальное значение освещенности должно быть выше 80% максимального измеренного значения.

На изображениях должны отсутствовать блики (т.е. светлые области, возникающие в результате прямого освещения субъекта) и зеркальные отражения. При фотографировании не должен быть использован единственный «точечный» источник света, такой как установленная на камеру вспышка. Требования к освещению установлены в настоящем стандарте. Как правило, артефакты освещения могут быть удалены путем увеличения угла между источником света, субъектом и камерой до 45°.

C.4.3 Проверка фона

На фоне изображения за субъектом не должно быть теней.

Фон должен быть плоским и не содержать точек, линий или кривых, являющихся помехой для компьютерных алгоритмов распознавания изображений. Фон должен быть однотонным или одноцветным с постепенным изменением яркости от светлого к темному в одном направлении. При записи видеоизображений более важна стабильность фона, чем абсолютная однородность ввиду использования автоматического удаления фона [22].

Для повышения эффективности рекомендуется использовать фон 18%-ного серого цвета с гладкой плоской поверхностью. Допускаются плоские светлые фоны, например голубого цвета. Допускается белый фон при условии, что между субъектом и фоном имеется достаточный контраст.

C.4.4 Измерение экспозиции в различных областях тела субъекта

Стандартная интенсивность освещения составляет приблизительно от 200 до 500 люкс (люкс равен одному люмену на квадратный метр) с равномерностью +/- 10% по испытательной таблице. Рекомендуется использовать более высокую интенсивность на субъекте для компенсации окружающего света.

Необходимо контролировать условия фотографирования, так как создание биометрических шаблонов в неудовлетворительных условиях приводит к снижению эффективности распознавания из-за низкого качества биометрических шаблонов и увеличения числа ошибок биометрического распознавания.

При наличии яркого освещения в непосредственной близости от субъекта или камеры необходимо проверить, не приводит ли оно к появлению помех для субъекта и устройства из-за чрезмерного или неравномерного освещения.

Освещение должно быть корректно настроено до проведения других измерений.

Для измерений экспонометр помещают вблизи одной из указанных областей и направляют его в сторону камеры. Все результаты измерения не должны отличаться друг от друга более чем на 1 EV. При бульшем отличии источники освещения должны быть перемещены для достижения требований освещенности.

Измерения могут быть выполнены путем фотографирования серого фона или серой миры и измерения результирующего значения RGB в пикселях с помощью приложения для обработки изображений.

Экспозиционное число определяет значение экспозиции при любом сочетании выдержки и диафрагмы объектива. По определению экспозиционное число, равное 0, соответствует выдержке 1 с и диафрагменному числу 1,0 при чувствительности пленки или эквивалентного датчика изображений ИСО 100.

C.4.5 Фотографирование измерительной миры

Миру помещают в область, характерную для средней части тела субъекта в данной установке для фотографирования, или прикрепляют ее к опоре. Затем миру фотографируют в предполагаемой установке, с выбранного расстояния и с предполагаемыми фокусным расстоянием и диафрагмой.

Миру размещают на соответствующем расстоянии от объектива камеры в соответствии с требованиями 6.8.3. Перед фотографированием камера и освещение должны быть настроены в соответствии с C.3.2.

На рисунке C.3 показано корректное расположение миры с 18%-ным серым цветом.

Рисунок C.3 — Задняя сторона матовой доски, используемая как серая мира

3. разрешение изображения;

4. точность цветопередачи;

Динамический диапазон изображения должен иметь не менее 7 битов изменения интенсивности (диапазон, состоящий минимум из 128 уникальных значений), т.е. 50% всего динамического диапазона.

На рисунке C.4 приведена гистограмма изображения, имеющего в основном светлые оттенки и значение динамического диапазона 81%.

Рисунок C.4 — Гистограмма динамического диапазона изображения

C.5.3 Гамма-коррекция

Гамма-коррекция изображений необходима для оптимизации использования битов при кодировании изображения или полосы пропускания, требуемой для передачи изображения, за счет применения нелинейного способа визуального восприятия. Для получения значения гаммы, используемой камерой, применяют известную шкалу серого. Изображение с высоким значением гаммы выглядит темным.

На рисунке C.5 представлена стандартизированная мира, используемая для измерения гамма-коррекции.

Рисунок C.5 — Стандартизированная мира

C.5.4 Разрешение изображения

Методика измерения разрешения изображения представлена в ГОСТ Р 58668.3 [см. D.3 (приложение D)].

C.5.5 Точность цветопередачи

Методика измерения точности цветопередачи представлена в ГОСТ Р 58668.3 [см. D.2 (приложение D)].

C.5.6 Оптические искажения

Методики измерений оптических искажений представлены в ГОСТ Р 58668.3 [см. D.2.1 (приложение D)].

C.6 Технические настройки

C.6.1 Фокусировка и глубина резкости

Методика измерения фокусировки и глубины резкости представлена в ГОСТ Р 58668.3 [см. D.4 (приложение D)].

C.6.2 Пример измерения экспозиции в различных точках субъекта

Пример измерения экспозиции в различных точках субъекта представлен в ГОСТ Р 58668.3 [см. D.6 (приложение D)].

C.7 Измерения для субмиллиметровых камер

C.7.1 Общие положения

Целью измерений субмиллиметрового изображения является определение разрешения изображения и динамического диапазона субмиллиметрового изображения субъекта в оттенках серого. Терагерцовое излучение является частью излучения черного тела от чего-либо с температурой, превышающей приблизительно 2 К. Учитывая, что это тепловое излучение очень мало даже при температуре тела, наблюдения на этих частотах важны для неинвазивной визуализации человеческого тела. Значения измерений могут быть использованы для определения схемы и архитектуры приложения получения субмиллиметровых изображений. Для измерения пространственного разрешения изображений могут быть использованы отражающие миры. Пространственное разрешение — это мера способности различать мелкие детали изображения. Мерой пространственного разрешения является функция передачи модуляции (ФПМ). Динамический диапазон изображения в градациях серого должен иметь не менее 7 битов изменения интенсивности (охватывать диапазон не менее 128 уникальных значений).

C.7.2 Миры для субмиллиметрового диапазона

Мира может быть отражающей или поглощающей. Освещение отражающей миры осуществляется с помощью источника субмиллиметрового излучения. Поглощающую миру размещают перед источником излучения. Излучение источника осуществляется на выбранной частоте или применяют источник освещения широкополосного типа.

C.7.3 Отражающие миры

Отражающие миры изготавливают из отражающего материала, который по практическим соображениям изготавливают из металла, например нержавеющей стали. Для обеспечения высокого качества миры рекомендуется изготовление миры с помощью лазерной резки. Для нержавеющей стали толщина миры должна составлять порядка 0,1 мм. Тонкий материал миры позволяет проводить более точные измерения по сравнению с более толстым материалом из-за геометрии острых краев. Миру прикрепляют к жесткой раме.

На рисунке C.6 для измерений разрешения показана мира из нержавеющей стали USAF 1951, полученная с помощью лазерной резки.

Рисунок C.6 — Мира, полученная с помощью лазерной резки

Размеры отверстия миры зависят от расстояния от камеры до миры и длины волны излучения. На субмиллиметровом изображении должны быть видны по крайней мере самые большие отверстия. На расстоянии от камеры до миры, равном 1 м, рекомендуется использовать коэффициент масштабирования, равный 2. При увеличении расстояния коэффициент масштабирования следует увеличивать. В отчете по результатам измерений должны быть указаны коэффициент масштабирования и фиксируемый наибольший размер отверстия.

Миру с наклонными границами используют для измерений пространственного разрешения изображения методом наклонных границ. Как правило, в данном методе наклонная граница находится под углом 5° по отношению к горизонтальной или вертикальной оси.

При активной визуализации отражающую миру располагают оптимальным образом для отражения излучения, исходящего от источника излучения.

C.7.4 Поглощающие миры

Радиопоглощающие миры в основном используют для измерения диапазонов амплитуд излучения. При помещении поглощающей миры перед плоским источником излучения может быть измерен уровень излучения. Конструкция поглощающей миры зависит от масштабирования измерений. Для измерений в среде пассивной визуализации может быть использована мира переменной толщины, помещенная перед источником излучения. В этом случае при температуре окружающей среды 20 °C диапазон температур источника излучения поддерживают в пределах от 20 °C до 40 °C. Температура миры должна быть такой же, как и температура окружающей среды.

C.7.5 Анализ субмиллиметровых изображений

Анализ субмиллиметровых изображений в оттенках серого осуществляют на основе изображений мир. Измерение разрешения проводят вручную или применяя ПО с использованием диаграммы для измерения разрешения в соответствии с [34]. Анализ уровней серого определен в C.4.1 и C.4.2.

D.1 Пример двоичного кодирования данных тела человека

D.1.1 Общие положения

Блоки данных изображения тела человека, используемые в примерах кодирования, имеют тип «BodyImageDataBlock», определенный в модуле АСН.1. Для кодирования данных используют отличительные правила кодирования (DER), которые являются подмножеством базовых правил кодирования (BER), обеспечивающим только один способ кодирования значения АСН.1. Кодирование DER предназначено для ситуаций, когда требуется уникальное кодирование, например, в криптографии, и обеспечивает уникальное сериализованное представление структуры данных, которая должна быть подписана цифровой подписью.

D.1.2 Пример двоичного кодирования с использованием обязательных элементов

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит только обязательные элементы и пустой элемент «imageRepresentationBlock2D». Формальное описание выглядит следующим образом:

На рисунке D.1 показаны обязательные элементы и DER-кодирование в шестнадцатеричном формате (в нижней части рисунка на зеленом фоне).

Рисунок D.1 — Обязательные элементы АСН.1 блока «BodyImageDataBlock»

Пример кодирования доступен по адресу:

• http://tk098.ru/gostr/58668/-6/ed-1/ru (для применения на национальном уровне);
• http://standards.iso.org/iso-iec/39794/-16/ed-1/en (для международных проектов).

D.1.3 Пример двоичного кодирования с использованием часто используемых элементов

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит часто используемые необязательные элементы и пустой элемент «representationData2D». Представление изображения лица подробно представлено в ГОСТ Р 58668.3.

Формальное описание выглядит следующим образом:

На рисунке D.2 показаны часто используемые элементы и DER-кодирование в шестнадцатеричном формате (в нижней части рисунка на зеленом фоне).

Рисунок D.2 — Часто используемые элементы АСН.1 блока «BodyImageDataBlock»

Пример кодирования доступен по адресу:

• http://tk098.ru/gostr/58668/-6/ed-1/ru (для применения на национальном уровне);
• http://standards.iso.org/iso-iec/39794/-16/ed-1/en (для международных проектов).

D.1.4 Двоичное кодирование субмиллиметрового изображения

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит набор дополнительных элементов, значения которых представлены на рисунке D.3.

Формальное описание выглядит следующим образом:

На рисунке D.3 показаны элементы данных субмиллиметрового изображения и DER-кодирование в шестнадцатеричном формате (в нижней части рисунка на зеленом фоне).

Рисунок D.3 — Элементы данных АСН.1 субмиллиметрового изображения блока «BodyImageDataBlock»

D.1.5 Расширяемость ASN.1

В схемах ASN.1 три точки (...) являются маркерами расширения. При получении более старыми версиями расширенных данных их схем новых версий следует их игнорировать. Расширяемость типов не влияет на размер кодировок BER.

D.2 Пример кодирования XML

D.2.1 Общие положения

Блоки данных изображения тела человека, используемые в примерах кодирования, относятся к типу «BodyImageDataBlockType», который определен в модуле XSD в соответствии с A.2 (приложение A).

На рисунке D.4 показаны зависимости схемы XSD настоящего стандарта с другими схемами XSD.

Рисунок D.4 — Зависимости схем XSD

На рисунке D.5 показана модульная структура основных элементов схемы XSD настоящего стандарта.

Пример кодирования XML доступен по адресу:

• http://tk098.ru/gostr/58668/-6/ed-1/ru (для применения на национальном уровне);
• http://standards.iso.org/iso-iec/39794/-16/ed-1/en (для международных проектов).

D.2.2 Пример кодирования XML с использованием обязательных элементов

Пример кодирования XML, приведенный в настоящем подразделе, содержит только обязательные элементы. Структура примера совместима со структурой данных и содержанием данных по ГОСТ Р 58668.3.

Запись в формате XML выглядит следующим образом:

На рисунке D.6 показана графическая форма схемы XML с обязательными элементами, выделенными на желтом фоне.

Рисунок D.6 — Схема XML с обязательными элементами

D.2.3 Пример кодирования XML с часто используемыми элементами

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит часто используемые необязательные элементы и пустой элемент «representationData2D». Структура примера данных совместима со структурой данных и содержанием данных по ГОСТ Р 58668.3.

Пример данных XML-кодирования с часто используемыми элементами и пустым изображением (0x00) выглядит следующим образом:

На рисунке D.7 показан расширяемый ББД с данными изображения тела человека с часто используемыми элементами, выделенными желтым фоном.

Рисунок D.7 — Схема XML с часто используемыми элементами

В представленном примере не использован элемент «sessionId», так как элемент «representationId» содержит как идентификатор сессии, так и информацию, идентифицирующую представление.

D.2.4 Пример XML-кодирования данных субмиллиметрового изображения

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит набор необязательных элементов (см. рисунок D.8).

На рисунке D.8 показан пример схемы XML с необязательными элементами данных субмиллиметрового изображения, выделенными желтым фоном.

Рисунок D.8 — Схема XML с необязательными элементами данных субмиллиметрового изображения

D.2.5 Расширяемость XML

Расширяемые элементы выделены на рисунке D.9 зеленым цветом.

Рисунок D.9 — Расширяемые элементы XML

Элементы XSD, представленные в настоящем примере, в текстовом формате выглядят следующим образом:

D.3 Примеры использования RDF для биометрических и небиометрических данных

D.3.1 Общие положения

Схема RDF является расширением базового словаря RDF и предоставляет механизмы для описания групп связанных ресурсов и отношений между этими ресурсами. При наличии схемы RDF данные доступны для поиска. Содержимое схемы RDF зависит от требований к данным и структуры базы данных. Поэтому невозможно создание стандартизированного формата схемы RDF, который можно было бы применять во всех случаях поиска биометрических и небиометрических данных.

RDF лежит в основе стандартов в области семантической сети. Семантическая сеть, как расширение существующей Всемирной паутины, упрощает пользовательский поиск, совместное использование и объединение информации. Семантическая сеть использует следующие технологии:

• XML, обеспечивающий синтаксис для RDF;
• OWL, расширяющий возможности RDF по кодированию информации;
• RDF, определяющая знания;
• язык запросов SPARQL, запрашивающий и управляющий содержимым RDF.

На рисунке D.10 показано, как в технологиях семантической сети используют RDF для поиска данных, OWL — для кодирования передаваемой информации, XML — для объединения элементов данных, SPARQL — для управления содержимым RDF. Для автоматизации указанного процесса используют нейронные сети.

Рисунок D.10 — Взаимосвязи технологий семантической сети

В повседневной работе полиции существует огромное число необработанных данных в реальных ситуациях. Анализ такого объема данных путем просмотра является очень трудоемким процессом. Даже при больших временных затратах можно получить семантически некорректные результаты.

Система должна обеспечивать пользовательский интерфейс со строкой поиска, а интерфейс прикладной программы должен отображать информацию. Важное значение имеет получение семантически корректной информации, так как это обеспечивает эффективное использование онтологий, т.е. представления, наименования и категории, и оптимальное использование информации.

D.3.2 Использование RDF для получения данных, связанных с DVI

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит RDF для получения информации, относящейся к DVI, из внешнего источника. В приведенном примере внешним источником является несуществующий веб-сайт police.org.

D.3.3 Пример запроса RDF

Пример, приведенный в настоящем подразделе, содержит реальный запрос RDF. В списке элементов RDF есть маркер (...), показывающий, где часть исходного списка обрезана. Последний элемент отображается после маркера (...).

Приложение E (справочное)

E.1 Прикладной профиль «basicBodyImage2D» (2D-изображение тела человека основного типа)

E.1.1 Общие положения

Прикладной профиль «basicBodyImage2D» используется при сборе 2D-изображения тела человека основного типа.

E.1.2 Профили сбора биометрических данных

Для профиля сбора изображения уровня 51 минимальное число пикселей цифрового изображения должно составлять 2400 пикселей в горизонтальном направлении и 3 200 пикселей в вертикальном направлении. Данному требованию удовлетворяют изображения стандартных 8-мегапиксельных цифровых камер и большинства надежных мобильных телефонов. Субмиллиметровые (ТГц) камеры и сканеры имеют более ограниченные размеры изображения в пикселях из-за ограничений разрешения, связанного с длиной волны терагерцового диапазона. Субмиллиметровые изображения, как правило, имеют размер 0,4 килопикселей.

Размер изображения уровня 50 совместим с видеоформатом 4K. 4K обычно является форматом альбомной ориентации, форматы уровня 50 и уровня 51/52 определяются как форматы портретной ориентации. Изображения уровней 50 и 51 предназначены для изучения деталей лица субъекта во время судебно-медицинской экспертизы (10 пикселей/мм). Различие 50 и 51 уровней заключается в том, что уровень 50 предназначен для сюжета «голова и плечи», а уровень 51 — для сюжета «голова».

Так как метаданные JPEG EXIF определяют ориентацию камеры, то значение ориентации изображения не представляет собой проблему. Реализации видеокодирования MPEG-4 AVC/H.264 [33] дают возможность извлекать кадры для проведения сравнения биометрических шаблонов. MP4 — это один из наиболее распространенных цифровых мультимедийных форматов для хранения видео- и аудиоинформации.

Форматы изображений профилей сбора представлены в таблице E.1.

Таблица E.1

Для профиля сбора изображения уровня 50 минимальное число пикселей цифрового изображения должно составлять 3300 пикселей в горизонтальном направлении и 4400 пикселей в вертикальном направлении. Данному требованию удовлетворяют изображения стандартных 15-мегапиксельных (и выше) цифровых камер.

Для кадров видеопотока рекомендуется использовать форматы видеокадров HD, 4K или 8K, указанные в таблице E.2.

Размер изображения уровня 50 совместим с размером видеоформата 8K согласно таблице E.1 и рисунку E.1.

E.1.2.1 Изображения, полученные в белом свете

Для обеспечения требуемого качества изображения установщики системы должны выполнить измерения условий освещенности и реакции системы камеры в соответствии с приложением C.

Набор фотографий должен включать не менее пяти фотографий субъекта: фронтальное, профиль слева, профиль справа, полупрофиль слева и полупрофиль справа.

Распознавание по походке и распознавание по изображению тела человека могут быть объединены для формирования мультимодального биометрического распознавания и повышения производительности биометрической системы [39]. Если область лица субъекта не видна или число пикселей изображения с камеры недостаточно, то для идентификации или верификации может быть использовано изображение тела человека.

Для достижения высокой точности цветопередачи изображения не должно быть насыщения (например, чрезмерной или недостаточной экспозиции) при измерении миры. Каналы изображения RGB должны иметь не менее 7 битов изменения интенсивности (т.е. охватывать диапазон не менее 128 уникальных значений) в измеряемой области изображения миры. Данное требование необходимо, чтобы максимально приблизиться к значению уровня L*, равному 50, что, в свою очередь, обеспечивает для анализа широкий диапазон sRGB [39].

Распределение освещения на субъекте должно быть равномерным. Должна отсутствовать заметная направленность освещения со стороны фотографа.

На изображениях должны отсутствовать блики (т.е. светлые области, возникающие в результате прямого освещения субъекта).

E.1.2.2 Изображения для распознавания субъекта по силуэту

Изображения уровня 50 и 4K с высоким разрешением могут быть использованы для распознавания по лицу. При автоматизированной обработке сначала может потребоваться синтаксический анализ дерева данных, что на практике включает обнаружение частей тела на изображении и формирование модели дерева тела. Для получения изображения лица используются область лица и верхней части туловища. Некоторые программы распознавания по лицу включают указанную функцию.

Субмиллиметровые изображения показывают силуэт без одежды. Излучение субмиллиметрового диапазона, также называемое терагерцовым излучением, может проходить через одежду, бумагу, пластик и керамику. Излучение не может проникать в жидкую воду или металл. Учитывая, что терагерцовое излучение является неионизирующим и может проникать на некоторое расстояние через ткани тела, его используют в качестве замены медицинских рентгеновских лучей. Для получения изображений используют расстояния менее 10 м. Силуэт должен составлять от 60% до 95% вертикального размера изображения. Силуэт должен полностью отображаться по ширине.

E.1.2.3 Изображения для распознавания субъекта по походке

Профили последовательности изображений для распознавания по походке определены в ПНСТ 656. Определены два профиля изображения для распознавания по походке: «gait2D» для распознавания по походке и «uBM2D» для последовательности движений верхней части тела.

Силуэт для распознавания по походке — это изображение человека, представленное в виде сплошной фигуры одного цвета, обычно черного. Границы силуэта соответствуют контуру субъекта. Распознавание походки с помощью видеозаписи рекомендуется для повышения эффективности как распознавания походки, так и фотометрического распознавания силуэта [40]. Камера может создавать изображения силуэтов непосредственно или они будут сформированы на последующих этапах постобработки.

Например, для извлечения признаков походки измеряют ширину и высоту силуэта человека. По сегментам тела рассчитывают такие характеристики походки, как размер силуэта, угол сустава, угловая скорость и скорость походки.

На рисунке E.2 представлены часто используемые углы обзора при размещении камеры для задачи распознавания по походке [40], [41] (показаны на рисунке черным цветом).

E.2 Прикладной профиль «Post-processedBodyImage2D» (2D-изображение силуэта с постобработкой)

E.2.1 Общие положения

Профиль «Post-processedBodyImage2D» используют для 2D-изображений силуэта с постобработкой. Изображения с постобработкой должны удовлетворять требованиям автоматического распознавания и визуальной экспертизы. Рекомендуется сохранить исходное изображение камеры и изображение силуэта с метаданными JPEG EXIF при наличии, чтобы иметь возможность выполнять последующие этапы постобработки.

E.2.2 Постобработка

Для удовлетворения требований к минимальному размеру изображения рекомендуется заполнение любого неопределенного набора пикселей средним серым цветом sRGB (128, 128, 128). При этом следует избегать заливки фона вдоль линии контура тела на изображениях силуэта в полный рост.

Средний серый цвет — это тон, который по восприятию находится примерно на середине шкалы интенсивности между черным и белым цветами. Серый цвет используют из-за меньшего контраста в отличие от белого или черного цвета, в результате чего оператор не отвлекается на несущественную область. В цветовом пространстве sRGB, широко используемом в мониторах и фотографии, средний серый цвет CIELAB соответствует яркости 46,6%. Средний серый цвет обычно определяют как коэффициент отражения 18% в видимом свете.

E.3 Прикладной профиль «basicBodyImage2DFrom3D» (2D-изображение силуэта основного типа из 3D-формы)

E.3.1 Общие положения

Профиль «basicBodyImage2DFrom3D» используют для преобразованных 2D-изображений силуэта основного типа из 3D-формы. 3D-форма силуэта основного типа должна соответствовать требованиям к 3D-форме, приведенным в ГОСТ Р 58668.3-2021 (подраздел 7.56).

E.3.2 3D-визуализация

Требования к постобработке изображения силуэта зависят от использования результатов постобработки. На основе 3D-модели и связанных карт изображений визуализируются стандартные ракурсы. Качество визуализации зависит от требований пользователя к результату. Визуализация изображения лица высокого качества приведена в ГОСТ Р 58668.3.

E.4 Прикладной профиль «InterSurImage2D» (2D-изображение допроса и наблюдения)

E.4.1 Общие положения

Профиль «InterSurImage2D» используется для 2D-изображений допроса и наблюдения. Для изображения и видеопотока допроса и наблюдения могут быть использованы разные форматы изображений и видеокадров. Кроме того, в зависимости от расположения камеры положение субъекта фиксируют под разными углами [25].

По данному профилю не предъявляют требований к качеству или обрезке изображений. Качество изображения зависит от требований пользователя к результату.

E.4.2 Метаданные, кодирование и аннотации

К изображениям для допроса и наблюдения предъявляют основное требование в части автоматического распознавания и визуальной экспертизы изображения, в том числе распознавания по губам для приложений чтения по губам.

При необходимости наличия аннотации видеоизображения должны соответствовать ГОСТ Р 70268.2, в котором установлены требования к аннотации изображений и видеоизображений людей, лиц и других частей тела относительно:

• метаданных для вставки в видеопоток;
• кодирования полной и частичной пространственной и временной достоверной информации для объектов:

a) на видеоизображении;

b) которые отсутствуют на видеоизображении;

• процедур аннотирования известных и неизвестных субъектов.

Аннотации или ссылки на аннотации включают в результаты судебно-медицинской экспертизы.

E.5 Прикладной профиль «sMTImage2D» (2D-изображение шрамов, следов и татуировок)

E.5.1 Общие положения

Профиль «sMTImage2D» используют для изображений шрамов, следов и татуировок. Шрамы, следы и татуировки (SMT) используют для идентификации подозреваемых и потерпевших в судебно-медицинской экспертизе и правоохранительных органах в качестве «мягкой» биометрии. Татуировка не является настоящим биометрическим показателем, тем не менее татуировкам уделяется значительное внимание из-за их визуальных и демографических характеристик, а также из-за их растущей распространенности. Процедура сравнения татуировок вручную требует использования классов, присваиваемых экспертом [42], что делает ее трудоемкой и субъективной, с ограниченной эффективностью поиска. Часто изображения татуировок сложны и содержат несколько различных объектов, что усложняет выбор одного класса [42]. Практически невозможно вручную классифицировать шрамы и следы для эффективного использования в распознавании. Использование «обученных» нейронных сетей делает распознавание более быстрым и надежным.

E.5.2 Рекомендации

К изображениям шрамов, следов и татуировок предъявляют основные требования автоматического распознавания и визуальной экспертизы изображения. Рекомендуется сохранять исходное изображение камеры с метаданными JPEG EXIF для проведения этапов постобработки. Изображения шрамов, следов и татуировок должны иметь уровень 51/52, рекомендуется уровень 50.

При получении изображений шрамов, следов и татуировок рекомендуется:

• провести сбор не менее двух фотографий;
• провести фотографирование на отдалении и крупным планом;
• использовать однотонный фон и равномерное рассеянное яркое освещение;
• обеспечить фокусирование на шрам, след или татуировку и достаточный контраст с кожей;
• исключить помехи или беспорядок на фоне изображения;
• расположить конечности субъекта параллельно туловищу;
• обеспечить минимальное расстояние, равное 1 м, между камерой и субъектом.

На рисунке E.3 желтой пунктирной линией показаны предлагаемые границы обрезки изображения. В примере 2 фон является неоднородным и содержит текстуру, которая может вызвать ошибки при распознавании.

Рекомендации для сбора изображений шрамов, следов и татуировок высокого качества приведены в [42].

E.6 Прикладной профиль «gait2D» (последовательность 2D-изображений походки)

Профиль «gait2D», используемый для последовательности 2D-изображений походки, определен в ПНСТ 656.

E.7 Прикладной профиль «uBM2D» (последовательность 2D-изображений движений верхней части тела)

Профиль «uBM2D», используемый для последовательности 2D-изображений движений верхней части тела, определен в ПНСТ 656.

Приложение ДА (справочное)

СВЕДЕНИЯ О СООТВЕТСТВИИ ССЫЛОЧНЫХ НАЦИОНАЛЬНЫХ И МЕЖГОСУДАРСТВЕННОГО СТАНДАРТОВ МЕЖДУНАРОДНЫМ СТАНДАРТАМ,

Таблица ДА.1

Приложение ДБ

БИБЛИОГРАФИЯ