Автореферат (Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов), страница 4
Описание файла
Файл "Автореферат" внутри архива находится в папке "Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов". PDF-файл из архива "Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве РТУ МИРЭА. Не смотря на прямую связь этого архива с РТУ МИРЭА, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "диссертации и авторефераты" в общих файлах, а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст 4 страницы из PDF
Показано, чторазработанный алгоритм является робастным к воздействию аддитивного белогогауссовского шума и JPEG-сжатию изображения.2. Предложенный алгоритм локализации глаз допускает грубые ошибкилокализации (err > 0,15) только для 1% изображений из тестовой базы FERET и для4% из базы BioID. Число грубых ошибок практически не увеличивается приснижении качества изображения лица до PSNR = 25 дБ при искажении аддитивнымбелым гауссовским шумом и PSNR = 30 дБ в случае JPEG-сжатия.3.
Разработан алгоритм распознавания лиц на основе локальных квантованныхшаблонов и фильтров Габора. Проведено сравнение предложенного алгоритма соткрытыми реализациями алгоритмов распознавания лиц из библиотеки OpenCV на14стандартном тесте fb базы FERET, показывающее превосходство по уровню верногораспознавания нового алгоритма на 20% при сопоставимой вычислительнойсложности. Применение фильтров Габора дополнительно увеличивает уровеньверного распознавания с 97,6% до 98,6%.4. Показано, что применение фильтров Габора позволяет повысить робастностьалгоритма на основе локальных квантованных шаблонов к воздействию 11 типовискажений и помех, характерных для систем охранного телевидения.
Так, например,уровень верного распознавания на стандартном тесте fc базы FERET прииспользовании фильтров Габора возрастает с 45,4% до 96,4%. При анализевозрастных изменений на тестах dup-I и dup-II базы FERET применение фильтровГабора повышает робастность на 12–21%.5. Использование фильтров Габора позволяет сохранить уровень верногораспознавания алгоритма на основе локальных квантованных шаблонов выше 90%для 1196 классов при размытии с R ≤ 4 ; аддитивном белом гауссовском шуме сσ г2 < 0,15 ; мультипликативном шуме с σ с2 < 0,02 ; 20-кратном сжатии изображенияалгоритмом JPEG и 30-кратном сжатии алгоритмом JPEG2000.6. Проведенные эксперименты на тестовых базах Robotics и CMU Multi-PIEпозволили получить оценки уровня верного распознавания (при 100–300 классах)для разных углов поворота головы и различном расположении источниковосвещения.7.Цель и задачи диссертационной работы успешно выполнены.
Разработанныеалгоритмы локализации центров глаз и распознавания лиц интегрированы впрограмму для слежения за лицами на видеопоследовательностях Faces.Video.Lab,которая протестирована на ряде тестовых видеоданных, характерных для системохранного телевидения. Получено свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ.ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ1. Никитин А.Е., Хрящев В.В., Приоров А.Л., Матвеев Д.В. Разработка и анализалгоритма распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов //Нелинейный мир. 2014.
№ 8. С. 35–42.2. Приоров А.Л., Хрящев В.В., Никитин А.Е., Матвеев Д.В. Анализ имодификация алгоритмов детектирования пешеходов на цифровых изображениях //Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2014. № 4 (16). С. 40–47.3. Хрящев В.В., Бекренев В.А., Соловьев В.Е., Никитин А.Е. Улучшение качестваJPEG2000-изображений на основе модифицированного билатерального фильтра //Цифровая обработка сигналов. 2011. № 3. С. 53–57.4. Никитин А.Е. Оптимизация параметров ранжирующего фильтра генетическималгоритмом // Матер.
16-й межд. конф. «Ломоносов-2009». Москва, 2009. секция«Физика». С. 16–17.5. Nikitin A., Solovyev V., Khryashchev V., Priorov A. Adaptive Bilateral Filter forJPEG 2000 Deringing // Proc. of the International Conference on Image Processing,Computer Vision & Pattern Recognition (IPCV 2011). Las Vegas, USA, 2011. Vol. 1.P.
144–149.156. Никитин А.Е., Тихонова Т.С. Детектирование фигур людей на изображениях спомощью хааровских признаков и алгоритма Adaboost // Матер. всеросс. конф.«Молодые исследователи – регионам». Вологда, 2011. Т. 1. С. 91–93.7. Бабенко Р.А., Никитин А.Е., Хрящев В.В. Распознавание лиц людей на основерасширенного метода локальных бинарных шаблонов // Докл. 69-й межд. конф.«Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационныхтехнологий» (REDS-2014). Москва, 2014. С.
377–381.8. Бабенко Р.А., Кисельникова О.А., Никитин А.Е., Хрящев В.В. Методлокальных квантованных шаблонов в задачах распознавания // Докл. 4-й всерос.конф. «Радиоэлектронные средства получения, обработки и визуализацииинформации». Нижний Новгород, 2014.
С. 201–205.9. Матвеев Д.В., Никитин А.Е. Алгоритм Далала-Триггса и его модификация длядетектирования человека на видеоданных // Докл. 4-й всеросс. конф.«Радиоэлектронные средства получения, обработки и визуализации информации».Нижний Новгород, 2014. С. 196–201.10. Лебедев А.А., Матвеев Д.В., Никитин А.Е., Хрящев В.В., Шемяков А.М.Анализ и модификация алгоритмов детектирования пешеходов на цифровыхизображениях // Докл.
16-й межд. конф. «Цифровая обработка сигналов и ееприменение» (DSPA-2014). Москва, 2014. Т. 2. С. 560–564.11. Хрящев В.В.,Приоров А.Л.,Никитин А.Е.,Матвеев Д.В.Алгоритмраспознавания лиц с использованием информации о расположении центра глаз //Докл. 21-й межд. конф. «Радиолокация, навигация, связь» (RLNC-2015). Воронеж,2015. Т.
1. С. 177–187.12. Никитин А.Е., Степанова О.А., Студенова А.А., Хрящев В.В. Локализацияположений центров глаз на изображении лица // Докл. 17-й межд. конф. «Цифроваяобработка сигналов и ее применение» (DSPA-2015). Москва, 2015. Т. 2. С. 719–723.13. Никитин А.Е. Распознавание лиц на изображениях в условиях искажающихфакторов // Докл. 70-й межд. конф. «Радиоэлектронные устройства и системы дляинфокоммуникационныхтехнологий»(REDS-2015).Москва,2015.С. 349–353.14. Никитин А.Е., Павлов В.А., Кралина А.А.
Сравнительный анализ современныхалгоритмов детектирования лиц на изображениях // Докл. 70-й межд. конф.«Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационныхтехнологий» (REDS-2015). Москва, 2015. C. 353–357.15. Nikitin A., Khryashchev V., Stepanova O., Kosterin I.
Eye Center Localization on aFacial Image Based on Multi-Block Local Binary Patterns // Proc. of the 17th Conferenceof Open Innovations Association FRUCT. Yaroslavl, 2015. P. 129–135.16. Khryashchev V., Priorov A., Nikitin A., Stepanova O. Face Recognition Using LocalQuantized Patterns and Gabor Filters // Proc. of the ISPRS WG V/5 and WG III/3International Workshop “Photogrammetric techniques for video surveillance, biometricsand biomedicine”. Moscow, 2015. C. 59–63.17. Аминова Е.А., Никитин А.Е., Хрящев В.В., Шмаглит Л.А. Faces.Video.Lab –программа для слежения за лицами на видеопоследовательностях // Свидетельство огосударственной регистрации программы для ЭВМ №2011619048 от 21 ноября 2011.16Никитин Анатолий ЕвгеньевичРАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ НА ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХПРИ НАЛИЧИИ ИСКАЖАЮЩИХ ФАКТОРОВАвтореферат диссертации на соискание ученой степеникандидата технических наук.
