Результат интеллектуальной деятельности: Способ встраивания биометрической информации в цветное изображение лица и устройство для осуществления способа

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано для создания цветных изображений лиц с встроенными в них QR-кодами с лицевой биометрической и документальной информацией. Такие цветные изображения лиц предназначены для создания тестовых баз в задачах распознавания людей, для регистрации, аутентификации, идентификации людей в системах контроля доступа и системах трансграничного контроля. Для поиска людей в системах видео наблюдений.

Известен способ представления изображений лиц и его фенотипа в рамках QR-кода ("Simplification of face image using feature points" // Jung E., Kim J., Woo S., Kim S. - Proc. 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, Okayama, Japan, 2010, P. 1071-1073). Способ основан представлении морфо- и фенотипа цветного изображения лица человека в компактной численной форме и реализуется так, что каждая отдельная часть лица (волосы, брови, губы и кожа лица) представляется одним значением компонент "Red", "Green","Blue" и одним общим вербальным представлением соответствующей цветовой гаммы. Недостатком способа является чрезвычайно упрощенное представление информации о лице, его примитивах и его фенотипе, что оказалось недостаточным в целях дальнейшего использования этой сборной информации в практических приложениях. Кроме того, авторы этого способа столкнулись с проблемой невозможности размещения даже этой информации в рамках QR-кодов для реальных размеров и характеристик фенотипов изображений лиц.

Известен способ представления лицевой биометрической информации в форме штрих-кода "Способ формирования штрих-кода по изображениям лиц и устройство для его осуществления" (патент RU 2542886, Бюллетень №6 от 27.02.2015). Способ основан на процедуре анализа входного изображения лица и коррекции изображения по размеру, экстракции набора признаков, представляющих лицо, преобразовании значений признаков в окончательный штрих-код. Недостатком способа является его ориентация на символики линейных штриховых кодов EAN (European Article Number), имеющих ограниченную информационную емкость, не допускающую возможность записи буквенной информации и специальных цифровых знаков. Следствием этого является невозможность записи в этих символиках необходимой информации о лице, а также и самого изображения лица.

Основными недостатками перечисленных способов является принципиальная неосуществимость реализации штриховых кодов с более широким представлением биометрической и документальной информации о лицах, а также незащищенность от несанкционированного доступа к биометрической информации, записанной в штрих-коды. Кроме того, ни один из этих способов не допускает возможности представления в рамках штрих-кодов изображений лиц, как отдельных графических объектов. В совокупности все это снижает возможности широкого применения предложенных решений штрихового кодирования в биометрии и универсальность его использования в приложениях биометрии.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению и, принятому за прототип, является способ формирования цветных QR-кодов для задач лицевой биометрии (Кухарев Г.А., Казиева Н., Цымбал Д.А. "Технологии штрихового кодирования для задач лицевой биометрии: современное состояние и новые решения" // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2018. Т. 18. №1. С. 72-86. DOI: 10.17586/2226-1494-2018-18-1-72-86), который заключается в формировании цветного QR-кода на основе трех различных компонент, выбираемых из состава полутоновых изображений лиц и полутоновых QR-кодов, - путем их размещения на местах слоев "Red", "Green" и "Blue" формируемого цветного QR-кода, причем биометрическую и документальную информацию о изображении лица содержат полутоновые QR-коды, входящие в цветной QR-код.

В способе, входные данные представлены цветным изображением лица, оригинальный размер которого определяется как: М × N × 3, где М и N - число строк и столбцов изображения, причем М>N. Далее в способе выполняют корректировку оригинального размера изображения лица с учетом выбранного размера генерируемого QR-кода, размер которого M_QR × M_QR определяется соотношением M_QR = 17+4 × V, для целых значений параметра V - версий QR-кодов 1<V≤40. Тогда, если M_QR>М, то входное изображение увеличивается до размера M_QR × (M_QR(N/M)). В противном случае входное изображение уменьшается до размера M_QR × (M_QR(N/M));

Вычисляют координаты антропометрических точек лица, которые представляют основную биометрическую информацию;

Получают по отдельному входу документальную информацию и составляют сообщения по биометрической и документальной информации;

Генерируют полутоновые QR-коды QR_INFO и QR_ANTRO по сообщениям, представляя их матрицами размером M_QR × M_QR;

Выполняют декомпозицию цветного изображения лица на компоненты "R", "G" и "В" так, что:

где I - цветное изображение после коррекции, размера M_QR × M_QR × 3;

Формируют цветной QR-код по выбранным из "R", "G", "В" компонентам и сгенерированным QR-кодам так, что:

где: QR_XXX - матрица размером M_QR × M_QR × 3, представляющая формируемый цветной QR-код.

Формирование цветного QR-кода по описанному способу связано с выполнением следующих процедур: анализа входного цветного изображения лица, определении оригинального размера изображения и его корректировки по выбранному размеру QR-кода, вычислении координат антропометрических точек лица, используемых в качестве основной биометрической информации о лице, подготовки оригинальных сообщений по биометрической информации и заданной документальной информации, генерации QR-кода " ANTRO" с биометрической информацией и QR-кода "INFO" с документальной информацией, выполнении декомпозиции цветного изображения лица на компоненты "R", "G" и "В", соответствующие полутоновым изображениям, формировании цветного QR-кода по трем различным компонентам из набора { "R", "G", "В" и полутоновых QR-кодов "ANTRO" и "INFO"}.

Эти процедуры в явной форме определяют весь состав блоков устройства, реализующего способ, а последовательность выполнения процедур, определяет связи в устройстве. Это устройство для осуществления способа состоит из блока анализа входного цветного изображения, блока подготовки сообщений, блока генерации QR-кодов по сообщениям, блока декомпозиции цветного изображения, блока формирования цветных QR-кодов, причем первый вход устройства является входом блока анализа входного цветного изображения, первый выход которого соединен с первым входом блока подготовки сообщений, второй вход которого является вторым входом устройства, выход блока подготовки сообщений соединен со входом блока генерации QR-кодов, выход которого соединен с первым входом блока формирования цветных QR-кодов, второй вход которого соединен с выходом блока декомпозиции цветного изображения, вход которого соединен со вторым выходом блока анализа входного цветного изображения, выход блока формирования цветных QR-кодов является выходом устройства.

Недостатками прототипа являются: невозможность реконструкции цветного изображения лица по компонентам, входящим в биометрический цветной QR-код, поскольку он может содержать только две разных компоненты из трех - "R", "G" и "В"; нестабильность "прямого" чтения информации с цветных QR-кодов; а также необходимость одновременного использования нескольких типов цветного QR-кода для записи различных лицевых биометрических характеристик (например, кроме антропометрии, еще и фенотипа, и морфо типа и другие).

Решается задача совершенствования методов представления лицевой биометрической информации, введения дополнительной биометрической информации. Данная задача решается за счет достижения технического результата, заключающегося в повышении универсальности и защищенности информации, а также повышении надежности хранения биометрической и документальной информации в процессе обменных операций с памятью.

Технический результат достигается за счет того, что способ встраивания биометрической информации в цветное изображение лица, заключающийся в выполнении анализа входного цветного изображения лица, определении оригинального размера изображения и его корректировки по выбранному размеру QR-кода, вычислении координат антропометрических точек лица, используемых в качестве основной биометрической информации о лице, подготовки оригинальных сообщений по биометрической информации и заданной документальной информации, генерации QR-кода "ANTRO" с биометрической информацией и QR-кода "INFO" с документальной информацией, выполнении декомпозиции цветного изображения лица на компоненты "R", "G" и "В", соответствующие полутоновым изображениям, и отличается от известного технического решения тем, что после вычисления координат антропометрических точек лица вычисляют значения яркости изображения лица, используемые в качестве дополнительной биометрической информации о фенотипа лица, подготавливают оригинальное сообщение по дополнительной биометрической информации, генерируют QR-код "PHENO" по этому сообщению, выполняют контрольную запись QR-кодов "ANTRO", "INFO" и "PHENO" в память и контрольное чтение их из памяти, выделяют LSB-слои полутоновых QR-кодов "ANTRO", "INFO" и "PHENO", выполняют встраивание этих LSB-слоев вместо LSB-слоев компонент "R", "G" и "В", после чего эти компоненты объединяют в цветное изображение, принимающее роль заполненного изображения-контейнера, и это цветное изображение-контейнер поступает на выход устройства.

Способ реализуется устройством встраивания биометрической информации в цветное изображение лица, включающим блок анализа входного цветного изображения, блок подготовки сообщений, блок генерации QR-кодов, блок декомпозиции цветного изображения, причем первый вход устройства является входом блока анализа входного цветного изображения, один выход которого соединен со входом блока декомпозиции цветного изображения, другой выход блока анализа входного цветного изображения соединен с одним входом блока подготовки сообщений, другой вход которого является вторым входом устройства, выход блока подготовки сообщений соединен со входом блока генерации QR-кодов, и отличающимся от известного технического решения тем, что в него ведены блок записи QR-кодов в память и чтения из памяти, блок выделения LSB-слоя из QR-кодов, блок встраивания QR-кодов в изображение-контейнер, причем выход блока генерации QR-кодов соединен со входом блока записи QR-кодов в память и чтения из памяти, выход которого соединен со входом блока выделения LSB-слоя из QR-кодов, выход которого соединен с одним входом блока встраивания QR-кодов в изображение-контейнер, другой вход которого соединен с выходом блока декомпозиции цветного изображения, а выход блока встраивания QR-кодов в изображение-контейнер является выходом устройства.

Совершенствование методов представления лицевой биометрической и документальной информации, достигается возможностью использования различных биометрических характеристик лица, вычисляемых на этапе анализа входного изображения лица, и дополнением каждой биометрической характеристики краткой документальной информацией из основного ее содержания, а также сохранением всей лицевой информации в стандартных QR-кодах, встраиваемых, как "водяные знаки" в LSB-слои (Least Significant Bit) компонент "R", "G" и "В" входного цветного изображения лица. При этом, входное цветное изображение лица, изначально являющееся пустым изображением-контейнером, после встраивания в него QR-кодов, с вложенной в них информацией, становится заполненным цветным изображением-контейнером, компактно представляющим входное цветное изображение лица и всю лицевую биометрическую и документальную информацию о нем.

Повышение защищенности, универсальности и сохранности лицевой информации, достигается использованием встроенных во входное изображение лица QR-кодов - как хранителей и носителей этой информации, что обеспечит защиту этой информации через ограничение открытого доступа к ней, а также создает условия для обмена информации по универсальным стандартам и международным каналам без потери какой-либо ее части и/или ее подмены. При этом встроенные в цветное изображение QR-коды не обнаруживают факта своего существования в нем, а вложенная в QR-коды информация может быть прочитана и расшифрована только в соответствии с правилом подготовки исходных сообщений при генерации QR-кодов.

В совокупности, все отмеченные факторы позволят расширить рамки применения полученного по предлагаемому способу цветного изображения лица, не только в биометрии, но и в цифровой антропометрии, криминалистике, медицинских морфологических исследованиях и других приложениях, а также позволят создавать новые виды тестовых баз изображений лиц для подобных приложений.

Сущность изобретения поясняется рисунками:

на фиг. 1 отображена схема процесса встраивания биометрической информации в цветные изображения лиц;

на фиг. 2 изображена структурная схема устройства;

на фиг. 3 представлена процедура коррекции размера входного цветного изображения (здесь и далее, в качестве примера входного изображения лица использовано изображение тестовой базы CUHK Face Sketch Database CUFS, размещенной на сайте: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/facesketch.html - X. Wang and X. Tang, "Face Photo-Sketch Synthesis and Recognition," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol. 31, 2009).

на фиг. 4 представлен результат отображения вычисленных координат АПТ на изображении лица и QR-код, с вложенной в него биометрической информацией.

на фиг. 5 представлены графики значений яркости пикселей в координатах антропометрических точек, представляющих характеристику фенотипа лица, и показан соответствующий QR-код, с вложенной в него дополнительной информацией о фенотипе.

на фиг. 6 представлены три компоненты "R", "G" и "В" и составляющие их битовые слои для входного цветного изображения в состоянии, когда это изображение "является еще пустым изображением-контейнером"

на фиг. 7 представлены три компоненты "R", "G" и "В" входного цветного изображения, перешедшего в состояние "заполненного изображение-контейнера", причем LSB-слои компонент R", "G" и "В" содержат соответствующие QR-коды: "ANTRO", "INFO" и "PHENO", а также раскрыты все остальные битовые слои;

на фиг. 8 представлены три компоненты входного цветного изображения с иными, чем на фигуре 6, вложенными QR-кодами. Здесь, вместо QR-кода "PHENO", использован второй QR-код с дополнительной документальной информацией - QR-код "INFO LAB", и этот QR-код встроен в LSB-слой компоненты "В".

на фиг. 9 представлена компонента "R" цветного изображения в трех состояниях: - в исходном состоянии с оригинальным LSB-слоем; - как заполненное изображение-контейнер -то есть со встроенным QR-кодом "INFO" в LSB-слой компоненты "R"; - с отображением уровня яркости - взвешенной кумулятивной суммы по текущим слоям;

на фиг. 10 представлена компонента "R" (полутоновое изображение лица), как заполненное изображение-контейнер, прочитанный из нее QR-код "ANTRO", прочитанные из QR-кода координаты антропометрических точек, представленные в регулярной сетке, и другая биометрическая информация: изображение лица с нанесенными на него антропометрическими точками по оригинальным данным и «круги» по прочитанным данным.

на фиг. 11 представлен пример документальных сообщений-оригиналов и скриншот этапа их сравнения с прочитанными сообщениями из QR-кодов "INFO" и "INFO LAB".

Способ встраивания биометрической информации в цветные изображения лиц схематически показан на фиг. 1 и отмечен стрелками, направленными слева на право от входного цветного изображения (как пустого изображения-контейнера к заполненному). При этом, биометрическая информация (координаты антропометрических точек лица и значения яркости пикселей изображения лица в этих координатах - как интегральной характеристики фенотипа лица, размер входного изображения и морфометрические параметры лица), получаются непосредственно из входного цветного изображения лица. Необходимая документальная информация поступает вместе с исходным цветным изображением лица, как сопровождающий документ. По вычисленной биометрической и полученной документальной информации подготавливаются исходные сообщения, по которым далее генерируются три QR-кода. LSB-слои QR-кодов встраиваются в компоненты "R", "G" и "В" входного цветного изображения путем замещения их LSB-слоев и, таким образом, представляют собой "водяные знаки в виде QR-кодов" в каждой из компонент "R", "G" и "В". Далее эти компоненты объединяют в выходное цветное изображение, которое по факту становится заполненным изображением-контейнером.

Изображенное на фиг. 2 устройство встраивания биометрической информации в цветное изображение лица, содержит блок анализа входного цветного изображения (БАВЦИ) 1, блок подготовки сообщений (БПС) 2, блок генерации QR-кодов (BГQR) 3, блок декомпозиции цветного изображения (БДЦИ) 4, блок записи QR-кодов в память и чтения из памяти (B3QR) 5, блок выделения LSB-слоя из QR-кодов (БBLSB) 6, блок встраивания QR-кодов в контейнер (БBQRK) 7, причем первый вход устройства является входом блока анализа входного цветного изображения, один выход которого соединен со входом блока декомпозиции цветного изображения, другой выход блока анализа входного цветного изображения соединен с одним входом блока подготовки сообщений, другой вход которого является вторым входом устройства, выход блока подготовки сообщений соединен со входом блока генерации QR-кодов, выход блока генерации QR-кодов соединен со входом блока записи QR-кодов в память и чтения из памяти, выход которого соединен со входом блока выделения LSB-слоя из QR-кодов, выход которого соединен с одним входом блока встраивания QR-кодов в контейнер, другой вход которого соединен с выходом блока декомпозиции цветного изображения, а выход блока встраивания QR-кодов в контейнер является выходом устройства.

На первый вход устройства подается цветное цифровое изображение лица, причем лицо на изображении являются единственным объектом, занимает более 80% площади изображения и не требуют выполнения детекции лиц.

В блоке 1 выполняется анализ входного изображения, включающий определение и корректировку оригинального размера изображения лица, определение координат антропометрических точек, значений яркости в этих координатах, и другие необходимые морфометрические данные. На этом этапе реализуются способы, представленные: в монографии «Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии». -Под ред. М.В. Хитрова - СПб: Политехника/2013 и статье Kazemi V., Sullivan J. "One millisecond face alignment with an ensemble of regression trees" // Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Columbus, USA, 2014. P. 1867-1874.

Пусть оригинальный размер цветного изображения лица определяется тремя измерениями: М × N × q, где М и N - число строк и столбцов изображения, причем М>N и a q=3, для цветных изображений. Корректировка оригинального размера изображения лица, выполняется с учетом размеров генерируемого QR-кода, размер которого M_QR × M_QR определяется соотношением M_QR = 17+4 × V, для целых значений параметра версий QR-кодов 1<V≤40.

Тогда, если M_QR>М, то входное изображение увеличивается до размера M_QR × [M_QR(N/М)). В противном случае входное изображение уменьшается до размера M_QR × (M_QR(N/M)). При этих операциях (увеличения и уменьшения) учитывается пропорция между шириной и высотой лица. Заканчивается корректировка "присоединением" к полученному результату белых полей с яркостью 255, выравнивающих ширину изображения до величины M_QR. Оригинальный размер цветного изображения лица сохраняется для последующей записи в биометрический QR-код. Примеры описанных корректировок показаны на фиг. 3.

В блоке 2 реализуется подготовка исходных сообщений путем компоновки в данные типа "строка", полученных в блоке 1 цифровых данных биометрической информации и буквенно-цифровых данных документальной информации, поступающих со входа 2. Здесь реализуются способы, подробно представленные в статье Кухарев Г.А., Казиева Н., Цымбал Д.А. "Технологии штрихового кодирования для задач лицевой биометрии: современное состояние и новые решения" // Научно-технический вестник ИТМО, 2018. Т. 18. №1. С. 72-86.

Так, например, на основе 68 вычисленных координат АПТ лица:

двух значений размера изображения лица, содержащего М строк и N столбцов, и имени лица, например, составляется следующее сообщение M1:

которое для конкретных данных приобретает, например, следующий вид:

Здесь знак "#" выполняет роль разделителя для отделения имени лица от числовой информации (что используется, например, при расшифровке сообщения из QR-кода).

Значения яркости пикселей цветного изображения лица в 68 координатах АПТ в исходном виде представляются как массив размером 68×3 числовых значений, а в форме сообщения-оригинала - как строка из 204 чисел, образованных в результате конкатенации 68×3 числовых значений. При этом сообщение М2 принимает вид:

где:

Документальная информация, представляющая, например, тестовую базу изображений лиц: CUHK Face Sketch Database (CUFS), оригинальное имя входного изображения лица: 'photo: f-039-01.jpg'

и сайт, где находится эта база:

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/facesketch.html записывается тремя короткими сообщениями со своими знаками-разделителями:

которые далее объединяются в общее сообщение-оригинал:

Сообщения сохраняют семантическую структуру цифровых данных биометрической информации и структуру документальной информации, что упрощает как процесс генерации по ним QR-кодов, так и их декодирование и чтение сообщений из них.

В блоке 3 реализуется процедура генерации бинарных QR-кодов в соответствии с " Программой онлайн генерации QR-кода с координатами антропометрических точек изображения лица"(свидетельство №2018612643 по дате 21.02.2018), реализации этих

процедур представлены в статье: Казиева Н. "Модуль онлайн-системы генерации QR-кода с координатами антропометрических точек изображения лица" // Сборник трудов VII Всероссийского конгресса молодых ученых (Санкт-Петербург, 17-20 апреля 2018 г.) - 2018. Т. 2. - С. 28-30. Так, на Фиг. 3 показано входное цветное изображение лица с антропометрическими точками на нем и результат генерации QR-кода "ANTRO" - по данным антропометрическим точкам лица и его имени, а также результат генерации QR-кода "INFO" - по документальным данным, приведенным выше при описании функций блока 2. Под всеми изображениями показаны их размеры. QR-коды сгенерированы как бинарные и для порядка матриц MQR=117 их представляющих, что соответствует значению параметра V=25;

Для различных приложений биометрии, могут быть опционально сгенерированы и другие комплектации QR-кодов. Например, один с биометрической информацией, а два с документальной информацией - базовой и расширенной, или все три QR-кода с биометрической информацией. Так на фигуре 5 приведены значения яркости цветного изображения лица в 68 координатах антропометрических точек. Эти значения яркости можно интерпретировать как интегральную характеристику фенотипа лица, а соответствующий QR-код "PHENO" показан справа на фигуре 5.

Однако общее число используемых далее QR-кодов остается не более трех.

В блоке 4 выполняется декомпозиция входного цветного изображения на три компоненты "R", "G" и "В", что математически можно представить как:

где I - входное цветное изображение, представляемое матрицей M_QR × M_QR × 3.

В результате этого получаем три матрицы размером M_QR × M_QR, причем каждая из них содержит по восемь битовых слоев.

В блоке 5 выполняются контрольная запись QR-кодов в память и чтение их из памяти. При этом, QR-коды записываются в память как полутоновые в формате ".png", чем достигается их представление без шумов сжатия, обеспечивается полное сохранение информации в обменных операциях с памятью, а также неискаженное шумом восстановление записанной информации при дальнейшем представлении QR-кодов в форме LSB - слоев (слоев с наименее значащими битами).

В блоке 6 выделяются LSB-слои из полутоновых QR-кодов, полученных из блока 5. Выделение реализуется с помощью процедуры "взятия по модулю 2" следующим способом:

LSB_QR = (QR)mod2,

где: QR - полутоновый QR-код размером M_QR × M_QR, содержащий 8 одинаковых слоев;

LSB_QR - младший битовый слой размером M_QR × M_QR;

mod2 - операция взятия по модулю 2.

Тогда для трех QR-кодов - "ANTRO", "INFO" и "PHENO" получаем три слоя LSB:

В блоке 7 выполняется встраивание выделенных LSB-слоев QR-кодов на место LSB-слоев компонент "R", "G" и "В" входного цветного изображения. Это достигается выполнением двух следующих действий: 1. Выполнением следующих трех операций матричной алгебры:

где: R_QR, G_QR, B_QR - компоненты "R", "G" и "В" со встроенными в них QR-кодами.

Таким образом, по завершению действия "1", каждая компонента из состава R_QR, G_QR, B_QR содержит встроенный в нее соответствующий QR-код с записанным в него оригинальным сообщением.

2. Выполнением процедуры записи компонент R_QR, G_QR, B_QR в общий графический объект I_QR, который снова становится цветным изображением лица:

где I_QR - матрица размером M_QR × M_QR × 3, представляющая собой заполненное изображение-контейнер.

По завершению действия 2, цветное изображение лица I_QR становится "заполненным изображением-контейнером", с вложенными в него тремя QR-кодами, содержащими записанные в них оригинальные сообщения.

Для более полного и ясного понимания внутренней "трансформации" трех компонент I_QR, G_QR, B_QR при переходе от входного цветного изображения I к заполненному изображению-контейнеру I_QR, представим графические примеры на Фиг. 6 - Фиг. 9.

На Фиг. 6 представлены три компоненты "R", "G" и "В" и составляющие их битовые слои для входного цветного изображения в состоянии, когда это изображение "является еще пустым изображением-контейнером" (показанным ранее на Фиг. 3). Цифрами 1-8 отмечены номера слоев. И обратим внимание на то, что во всех компонентах LSB-слои (битовый слой 1) более всего напоминают случайные поля светлых и темных пикселей. Именно эти LSB-слои будут заменены соответствующими QR-кодами.

На Фиг. 7 показаны три компоненты входного цветного изображения, уже перешедшего в состояние "заполненного изображения-контейнера". Цифрами 1-8 отмечены номера слоев. LSB-слои компонент R", "G" и "В" содержат соответствующие QR-коды: "ANTRO", "INFO" и "PHENO". Видно, что структура этих LSB-слоев отличается от шумовых данных (показанных выше на Фиг. 6), поскольку оригинальный LSB-слой во всех компонентах был замещен соответствующим QR-кодом. При этом битовые слои со второго по восьмой, являются оригинальными для каждой компоненты и не изменяются в процессе встраивания QR-кодов в LSB-слои (слой 1).

Заметим, что порядок размещения QR-кодов в компонентах "R", "G" и "В" может быть и другой, также, как и любыми другими могут быть и сгенерированные в блоке 3 QR-коды (о чем было отмечено выше). В дополнение к этому замечанию, на Фиг. 8 и Фиг. 9 приведены соответствующие примеры.

На Фиг. 8 показаны три компоненты входного цветного изображения с иными, чем на фигуре 7, вложенными QR-кодами. Здесь, вместо QR-кода "PHENO", использован второй QR-код с дополнительной документальной информацией - QR-код "INFO LAB", и этот QR-код встроен в LSB-слой компоненты "В". При этом, QR-код "INFO LAB" - представляет документальную информацию о лаборатории, выполняющей исследования по тематике "биометрические цветные QR-коды". Полностью сообщение можно посмотреть на фиг. 11. На Фиг. 9 показана компонента "R" цветного изображения в трех состояниях:

- в исходном состоянии (то есть, как как пустое изображение-контейнер) с оригинальным LSB-слоем;

- как заполненное изображение-контейнер - то есть со встроенным QR-кодом "INFO" в LSB-слой компоненты "R";

- с отображением уровня яркости - взвешенной кумулятивной суммы по текущим

слоям.

Отображение уровней яркости, в форме взвешенных кумулятивных сумм (CumSum) по текущим слоям, получаются следующим образом:

где: S_(i) - i-й слой, определяемый для всех i, как бинарная матрица порядка M_QR;

- весовой коэффициент, учитывающий позицию слоя;

CumSum(j) - числовая матрица размером MQR×MQR, значения которой определяются целыми положительными числами d≤255. При j=8, эта матрица представляет полутоновое изображение.

На фиг. 8 видно, как восстанавливается внешний вид полутонового изображения лица от слоя к слою, причем в конечном кумулятивном результате совершенно не видно шумов наложения от вложенного в компоненту "R" QR-кода. Это происходит потому, что LSB-слой (или встроенный QR-код) содержит только битовые значения "0" и "1" с весовым коэффициентом равным "1", и изменения, привносимые ими в кумулятивную сумму, не заметны для человеческого глаза.

Отметим также, что считывание всей информации из заполненного изображения-контейнера осуществляется путем извлечения из LSB-слоев компонент "Red", "Green" и "Blue", встроенных в них QR-кодов, декодирования стандартным способом сообщений из QR-кодов, и чтения информации, содержащейся в сообщениях, в соответствии с использованным правилом подготовки оригинального сообщения. Фактически, если смотреть на фиг. 1, то в этом случае реализуется процессы с обратным движением - от заполненного изображения-контейнера к пустому изображению-контейнеру по стрелкам справа на лево. Результаты чтения информации из заполненного изображения-контейнера показаны на Фиг. 10 и Фиг 11.

Таким образом, предлагаемый способ позволяет решить как задачу создания трех "водяных знаков в форме QR-кодов", встраиваемых в цветное изображение лица, так и задачу размещения как основной, так и дополнительной биометрической и документальной информации в этих водяных знаках, причем вся биометрическая информация получена непосредственно из исходного изображения лица, и, таким образом, содержит объективную информацию о конкретном лице человека, перенося ее вместе с исходным изображением лица и охраняя ее от простого доступа к ней.

Получаемое при этом компактное представление всей информации, включающей цветное изображение лица, дополнительную лицевую биометрическую и документальной информацию в нем, позволит расширить рамки применения этого компактного представления в различных приложениях, а использование QR-кодов, как хранителей и носителей этой информации, позволит реализовать обмен данными по универсальным стандартам и международным каналам без потери какой-либо ее части и/или ее подмены и позволит ограничить несанкционированный доступ к ней.

При этом устройство для реализации предлагаемого способа, выполняется в виде платы, в состав которой входит по крайней мере один сигнальный процессор.