Юный техник, 2009 № 02

«Устройство FlashlightDVR совмещает в одном футляре и фонарь, и фотоаппарат, и телекамеру, — рассказал менеджер компании-производителя Фаз Кольби. — Оно идеально подходит для моментальной съемки в условиях, когда требуется маскировка, поскольку позволяет получить снимки даже в темноте, с помощью инфракрасных лучей. FLashlightDVR будет полезен охранникам, ночным сторожам, рыбакам, туристам и даже при выгуле собак».

Прибор оснащен прочным алюминиевым корпусом и не боится непогоды. «Фонарь» имеет 128 Мбайт встроенной памяти и может сохранять данные в формате MPEG-4 на картах мини-SD емкостью до 2 Гбайт.

При использовании в качестве осветителя FlashlightDVR имеет три степени яркости, которые позволяют адаптироваться к условиям съемки. Инфракрасная подсветка, которой оснащен прибор, позволяет ему «видеть» в темноте на расстоянии до 4 м. С помощью USB-порта прибор можно подключить к компьютеру для просмотра и копирования данных.

Внешний вид и схема устройства фонаря-фоторегистратора.

Цифрами обозначены: 1 — прибор ИК-подсветки; 2 — блок фонаря; 3 — световой излучатель; 4 — ИК-светодиоды; 5 — микрофон; 6 — телекамера; 7 — ЖК-дисплей; 8 — панель управления; 9 — колпак; 10 — рукоятка с батарейным отсеком; 11 — разъем подключения к компьютеру 

Обычная камера с одним объективом позволяет получить плоскую, двумерную фотографию. Причем безразлично, на фотобумаге она представлена или на экране компьютера. Камера с двумя разнесенными объективами позволяет делать уже стереоскопические «объемные» снимки.

А что будет, если цифровую камеру оснастить тысячами крошечных объективов? Оказывается, таким образом вы можете получить не просто объем, а электронную «карту глубины», точно описывающую расстояние от камеры до каждого объекта на экране.

Это выяснили ученые из Стэнфордского университета в Калифорнии, которые под руководством профессора Аббаса эль-Гамаля сделали камеру на базе созданного ими «многозрачкового сенсорного устройства». Размер одного элемента сенсорной матрицы они уменьшили до 0,7 мкм и, собрав элементы в группы по 256 пикселей, накрыли каждую группу отдельным крошечным объективом.

«Это все равно, что иметь множество камер на одной микросхеме, — объяснил профессор. — Если трехмегапиксельный чип полностью закрыть микрообъективами, то получится как бы 12 616 «камер».

Основываясь на этом принципе, разработчики предложили схему, в которой каждая точка изображения попадает минимум в четыре микрообъектива. Направьте такую камеру на чье-нибудь лицо, и она, кроме обычного изображения, даст информацию о носе, глазах, ушах, подбородке…

Разработчики Стэнфордского университета (вверху) и созданная ими камера с тысячами микрообъективов.

Очевидно, что одно из наиболее полезных применений этой технологии — распознавание лиц в системах обеспечения безопасности. Кроме этого, такая камера может использоваться еще, скажем, для создания трехмерных объектов или персонажей для заселения виртуальных миров, объемного моделирования зданий. Причем матрицу микролинз можно применять и без внешней оптики — для объемной макросъемки.

Предполагается, что у полученных с помощью такой камеры изображений в фокусе будут все предметы, независимо от того, близко или далеко они расположены. Точные же данные о расстоянии до объектов могут дать роботам пространственное зрение, более изощренное, чем у людей. И тогда они смогут выполнять недоступные им ранее задачи, требующие большой точности действий, например, хирургические операции.

Лингвальная технология биоидентификации — вот так сложно называется она на языке официальных документов. Ну, а суть дела куда проще. Проходя через пропускной пункт, нужно просто показать телекамере язык. И специальная система тотчас распознает, вы это или нет.

Как специалисты дошли до такой мысли? По словам Якова Волкинда, директора филиала «Ай ти ви Санкт-Петербург» и одного из разработчиков данной системы, дело обстояло так.

Ныне чаще всего людей опознают по характерным точкам лица, отпечатку пальца, рисунку сетчатки глаза и даже по форме ушной раковины. Однако каждый из способов имеет свои ограничения. Например, на точность распознавания лица по контрольным точкам большое влияние оказывает ракурс съемки, прическа, борода, наличие очков. Считыватели отпечатков пальцев ошибаются, когда им предъявляют грязные или замерзшие руки. Наиболее точным считается распознавание по сетчатке глаза. Но и то, если помните, в одном из фильмов о Джеймсе Бонде злоумышленникам удалось обмануть и эту систему.

Прибор для идентификации личности по языку.

Схема строения языка.

А: 1 — срединная бороздка языка; 2 — грибовидные сосочки; 3 — листовидные сосочки; 4 — желобоватые сосочки; 5 — пограничная борозда; 6 — язычная миндалина; 7 — надгортанник.

Б: 1 — грибовидные сосочки; 2 — нитевидные сосочки; 3 — желобоватые сосочки; 4 — лимфоидные узелки. 

А какой еще орган человека, не испытывающий возрастных, температурных и прочих изменений, а также содержащий характерные контрольные точки, до сих пор не анализируется современными системами распознавания? Этим вопросом год с лишним назад озадачились ученые из лаборатории перспективных компьютерных технологий Барсучанского физико-математического университета. Ответ лежал на поверхности. А точнее, висел на стене лаборатории, где находился всемирно известный портрет А. Эйнштейна с высунутым языком.

Да, именно язык является тем органом человека, температура которого практически неизменна, а загрязнения исключены.