Технические науки/6.Электротехника и
радиоэлектроника.
К.т.н.
Воронин В.В., аспирант Фоломкин Д.В.
Институт
сферы обслуживания и предпринимательства
(филиал)
ДГТУ, Шахты. Россия
Основные этапы распознавания лиц в
компьютерном зрении
Задача выделения лица человека в естественной или
искусственной обстановке и последующей идентификации всегда находилась в ряду
самых приоритетных задач для исследователей, работающих в области систем
машинного зрения и искусственного интеллекта. [1]
Серьезной проблемой, стоящей перед системами компьютерного
зрения, является большая изменчивость визуальных образов, связанная с
изменениями освещенности, окраски, масштабов, ракурсов наблюдения.
Задача обнаружения объектов на изображении осложняется
также огромным объемом данных, содержащихся в изображении. Изображение может
содержать тысячи пикселов, каждый из которых может иметь важное значение.
Целью работы является рассмотрение основных этапов
распознавания объектов на изображении в компьютерном зрении.
Решение проблемы распознавания образов лежит в правильном
выборе описания объектов, для обнаружения и распознавания которых создается
система. В то же время существует ряд параметров в описании объекта, которые в
настоящее время должен выбрать исследователь, разрабатывающий систему
обнаружения и распознавания. К такому выбору относятся:
1) выбор между
2D и 3D-представлением сцены и объекта.
2) выбор между
описанием объекта как единого целого или как системы,
состоящей из некоторого множества
взаимосвязанных элементов;
3) выбор между
системой признаков, основывающихся на геометрических
или иных описывающих специфику
объекта характеристиках. [2]
В самом общем случае алгоритм решения задачи обнаружения и
идентификации человека по изображению его лица состоит из следующих очевидных
шагов: обнаружение факта присутствия человека на анализируемой сцене; выделение
фигуры человека; выделение головы; определение ракурса наблюдения головы
(анфас, профиль); выделение лица; сравнение с эталонами и идентификация.
Края (edges)
– резкие переходы яркости. Края обычно соответствуют границам объектов на
изображении. Резкие переходы яркости также часто соответствуют чертам лица (facial features) - границам
глаз, бровей, рта, носа.
Яркость.
Области изображения, соответствующие чертам лица, зачастую темнее, чем
окружающая их кожа.
Цвет.
Несмотря на то, что яркость обычно является основным источником информации во
многих задачах машинного зрения, цвет (благодаря дополнительной информации об
оттенке объекта) является более мощным средством распознавания и различения
объектов на изображении.
Характерная форма черт лица. Исходя из того, что процессам распознавания
визуальных образов высокого уровня в мозгу предшествует некая низкоуровневая
организация визуальной информации, было предложено несколько операторов,
подчеркивающих области изображения, обладающими свойствами, характерными для
черт лица. [2]
Выбор алгоритма, используемого для идентификации человека
по изображению его лица, также зависит от конкретных условий его применения.
При всем многообразии различных
алгоритмов и методов распознавания изображений, типичный метод распознавания
состоит из трех основных компонент: преобразование
исходного изображения в стандартное представление; выделение ключевых
характеристик; механизм классификации (моделирования): кластерная модель,
метрика, нейронная сеть и т. п.
Ниже представлен перечень методов,
которые, наиболее широко используются в современных алгоритмах обнаружения
человека и его персональной идентификации по изображениям лица в естественной
обстановке: метод
главных компонент (Principal Components Analysis, PCA); синтез объектов линейных классов; гибкие
контурные модели лица; сравнение эластичных графов; методы, основанные на
геометрических характеристиках лица; сравнение шаблонов; сети габоровых
вейвлетов (gwn); Local
Binary Pattern (LBP); искусственные Нейронные Сети (Neural Networks, NN); cкрытые Марковские Модели
(Hidden Markov Models, HMM).
Хотя
разработка систем идентификации по изображениям человеческих лиц ведется уже
несколько десятилетий, задача создания эффективного алгоритма идентификации по
изображениям человеческих лиц еще далека от завершения. [3]
В заключении можно сделать следующий вывод:
В ходе выполнения работы был сделан обзор
основных этапов распознавания объектов на изображении в компьютерном зрении,
так же были рассмотрены признаки объектов.
Литература:
1. Методы компьютерной обработки изображений
/ Под ред. В.А. Сойфера. 2 – е изд.,
испр. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 784 с. – ISBN 5-9221-0270-2.
2. В.Т.
Фисенко, Т.Ю. Фисенко,
Компьютерная обработка и распознавание
изображений: учеб. пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – 192 с.
3. Макаров А.О. , Старовойтов В.В. Быстрые
алгоритмы вычисления признаков на
цифровых изображениях. § Минск, 2005. § 39 с. (Препринт / Объединенный институт проблем информатики
Национальной академии наук Беларуси; ќ
1) .