Algorithm and Software for Monozygotic Twins Recognizing

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The problem of face recognition of monozygotic twins is very important and difficult to solve. Existing face recognition software products for this purpose in most cases fail to cope with this task. In this paper, we propose an algorithm for face recognition of monozygotic twins based on natural and artificially created facial asymmetry using Fourier transform. The program implementing the proposed algorithm creates two images from the left and right halves of the original photo of the face of the first twin and another image as the average of the two created. Based on the obtained four images, a vector of 28 classifier values is created for comparison. Similarly, a second vector is created based on the images of the second twin. When comparing the values of the two vectors, the invisible effect of the asymmetry of the twins' faces is triggered, allowing to distinguish them.

Sobre autores

Yu. Lipin

Perm Research Polytechnic University

Autor responsável pela correspondência
Email: ur-lip193530@yandex.ru
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor 29, Komsomolsky Prospekt St., Perm, Russia, 614990

Bibliografia

  1. Kakie by`vayut bliznecy? Chem otlichayutsya monozigotny`e i dvuzigotny`e bliznecy? [What kind of twins are there? What is the difference between monozygotic and dizy-gotic twins?]. URL: https://www.7ya.ru/article/Iz-odnogo-yajca/?ysclid= m1xv2df7ac804445780 (accessed data: 28.05.2024). (In Russ.).
  2. Osnovy` psixogenetiki [Fundamentals of psychogenetics], Arxivirovano 8 noyabrya 2016. (accessed data: 28.07.2024). (In Russ.).
  3. Egorova, M. and P`yankova S. (2010), "Dynamics of twin birth rates in Russia (1959–2008)", Psixologicheskie issledovaniya, vol. 3, no. 13, ISSN 2075-7999, doi: 10.54359/ps.v3i13.893. (In Russ.).
  4. Maly`x S.B. and Egorova M.S. (1998), Osnovy` psixogenetiki [Fundamentals of psy-chogenetics], M.: E`pidavr, 134 pp. (In Russ.).
  5. Dzhajn, A. A. and Ross, K. Nandakumarr (2011), Vvedenie v biometriyu [Introduction to Biometrics], Springer Science Business Media, N`yu-Jork, , 312 pp. (In Russ.).
  6. Bolotnikova, A., Demirel`, X. and Anbardzhafari G. (2017), "A real-time ensemble-based facial recognition system for NAO humanoids using a local binary scheme", Analogovy`j integral. Circ. Sig. rocess, 92 (3), pp.1-9. (In Russ.).
  7. Lyusi, Ya, Dzhunior, Dzh.Dzh., Gorbova, Dzh., Baro, X, E`skaler,a S., Demirel`, X., Allik, Dzh., Ozchinar, K. and Anbardzhafari G. (2017), "In the joint task of recognizing dominant and additional emotions using microemotional signs and evaluating the posi-tion of the head: databases. Automatic face and gesture recognition", 12-ya Mezhdu-narodnaya konferenciya IEEE po (IEEE, Vashington, 2017), pp. 809-813. (In Russ.).
  8. Anbardzhafari, G. (2013), "Face recognition using a color local binary pattern of mutu-ally independent color channels”, EURASIP J. Process obrabotki izobrazhenij i video, 1-6. (In Russ.).
  9. Fillips, P., Flinn, P., Baue`r, K., Brejgge, R., Groter, P., Kuinn, G. and Pryuitt M. "Dis-tinguishing identical twins using facial recognition", Konferenciya IEEE. Autom. Raspoznavanie zhestov licza. Seminary` (IEEE, Santa-Barbara, 2011), pp. 185-192, doi: 10.1109/FG.2011.5771395. (In Russ.).
  10. Bledso (1966), "A model method in face recognition", Panoramic Research Inc, Palo-Al`to, vol. 15, p. 47. (In Russ.).
  11. Terk, M. and Pentland, A. (1991), "Custom faces for recognition", J. Cogn. Neurosci, 3(1), pp.71-86. (In Russ.).
  12. Li X-Y and Lin Z-X (2017), "Face recognition based on the HOG and Fast PCA algo-rithm", Evro-kitajskaia konferenciia po intellektual`nomu analizu danny`x i prilozheni-yam, Springer, Cham. (In Russ.).
  13. V`yas, R.A. and Shax, S.M. (2017), "Comparison of PCA and LDA methods for feature extraction based on face recognition with increased accuracy", Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. J. Eng. Texnologiya, 4(6), pp. 3332-3336. (In Russ.).
  14. Lou, Syu, Teo, A. and Dzhej, S. (2017), "Multiple convolution descriptor for Gabor, PCA and ICA filters for face recognition", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. (In Russ.).
  15. Lipin, Yu. N. and Stororozhev, S.A. (2022), "Development of a program for modeling algorithms of facial recognition systems", VIII Vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem "Iskusstvenny`j intellekt v reshenii aktual`ny`x social`ny`x i e`konomicheskix problem XXI veka". (In Russ.).
  16. Lipin, Yu. N. and Stororozhev, S.A. (2021), "Development of an algorithm for human face recognition", International Conference on Data Analytics for Business and Industry. (In Russ.).
  17. Lipin, Yu. N. (2023), "An Algorithm for Face Recognition Taking Into Account the Human Brain Peculiaritie", BULLETIN OF PERM UNIVERSITY. MATHEMATICS. MECHANICS. COMPUTER SCIENCE, (2 (61)), pp. 59-64, https://doi.org/10.17072/1993-0550-2023-2-59-64. (In Russ.).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».