Диссертация (Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов)
Описание файла
Файл "Диссертация" 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 из PDF
ЯРОСЛАВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТим. П.Г. ДЕМИДОВАНа правах рукописиНикитин Анатолий ЕвгеньевичРАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ НА ТЕЛЕВИЗИОННЫХИЗОБРАЖЕНИЯХ ПРИ НАЛИЧИИ ИСКАЖАЮЩИХФАКТОРОВДИССЕРТАЦИЯна соискание ученой степени кандидата технических наукпо специальности 05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы иустройства телевиденияНаучный руководитель – к.т.н., доцент Хрящев Владимир ВячеславовичЯрославль, 2015ОГЛАВЛЕНИЕВВЕДЕНИЕ ..............................................................................................................
4ГЛАВА 1. АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОСНОВА СИСТЕМ ДЕТЕКТИРОВАНИЯИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ... 121.1. Вводные замечания..................................................................................... 121.2. Общая схема системы распознавания лиц ............................................... 141.3. Алгоритмы детектирования лиц ............................................................... 171.3.1. Алгоритм Виолы-Джонса .................................................................... 181.3.2. Алгоритм Далала-Триггса ................................................................... 231.3.3.
Модель деформируемых частей ......................................................... 241.3.4. Сверточные нейронные сети ............................................................... 251.3.5. Результаты моделирования алгоритмов детектирования лиц ......... 261.4. Алгоритмы локализации центров глаз .....................................................
301.4.1. Градиентный алгоритм локализации глаз ......................................... 321.4.2. Байесовский алгоритм локализации глаз........................................... 351.4.2.1. Фаза обучения .................................................................................
361.4.2.2. Фаза работы .................................................................................... 371.4.3. Результаты моделирования алгоритмов локализации глаз.............. 381.5. Алгоритмы распознавания лиц ................................................................. 401.5.1. Алгоритм распознавания на основе метода главных компонент.... 421.5.2. Алгоритм распознавания на основе линейного дискриминантногоанализа .............................................................................................................
441.5.3. Алгоритм распознавания на основе локальных бинарныхшаблонов ......................................................................................................... 461.5.4. Результаты моделирования алгоритмов распознавания лиц ........... 471.6. Краткие выводы .......................................................................................... 49ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ ИТЕРАЦИОННОГО АЛГОРИТМАЛОКАЛИЗАЦИИ ЦЕНТРОВ ГЛАЗ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИБЛОЧНЫХЛОКАЛЬНЫХ БИНАРНЫХ ШАБЛОНОВ ....................................................... 512.1. Вводные замечания.....................................................................................
512.2. Мультиблочные локальные бинарные шаблоны..................................... 522.3. Построение и обучение классификатора.................................................. 532.4. Итерационный алгоритм локализации центров глаз .............................. 552.5. Анализ работы алгоритмов локализации центров глаз на базахизображений FERET и BioID ........................................................................... 572.6.
Исследование работы алгоритмов локализации центров глазна изображениях в условиях искажений ......................................................... 612.7. Краткие выводы .......................................................................................... 652ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦНА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННЫХ ЛОКАЛЬНЫХ БИНАРНЫХШАБЛОНОВ И ФИЛЬТРОВ ГАБОРА ............................................................... 673.1.
Вводные замечания..................................................................................... 673.1.1. Фильтры Габора ................................................................................... 673.1.2. Локальные квантованные шаблоны ................................................... 713.2. Модифицированная процедура составления словаря .............................
743.3. Результаты моделирования алгоритма распознавания лиц на основелокальных квантованных шаблонов ................................................................ 763.4. Анализ скорости работы алгоритмов распознавания лиц ...................... 813.5. Краткие выводы .......................................................................................... 82ГЛАВА 4. АНАЛИЗ РАБОТЫ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦВ УСЛОВИЯХ ИСКАЖЕНИЙ ............................................................................
834.1. Вводные замечания..................................................................................... 834.2. Анализ работы алгоритмов распознавания при смене выражениялица, условий освещения, возрастных изменениях лица .............................. 854.3. Анализ работы алгоритмов распознавания лиц при наличииискажений, вызванных размытием, сжатием, шумом ................................... 874.3.1. Размытие изображений ........................................................................
874.3.2. Импульсный шум ................................................................................. 904.3.3. Аддитивный белый гауссовский шум ................................................ 924.3.4. Мультипликативный шум ................................................................... 944.3.5.
Сжатие изображений алгоритмами JPEG и JPEG2000..................... 944.4. Анализ влияния ошибок локализации центров глаз на уровеньверного распознавания лиц на изображениях ................................................ 994.5. Анализ работы системы распознавания лиц при измененииположения головы ........................................................................................... 1004.6. Анализ работы системы распознавания лиц в условияхнеравномерного освещения ............................................................................ 1054.7. Краткие выводы ........................................................................................
109ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................... 110СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................................................... 112ПРИЛОЖЕНИЕ 1. БАЗЫ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯАЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ .................................................
125ПРИЛОЖЕНИЕ 2. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯЛИЦ В ПРОГРАММЕ FACES.VIDEO.LAB................................................. 133ПРИЛОЖЕНИЕ 3. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ........... 1363ВВЕДЕНИЕАктуальность темы. В настоящее время возрастает интерес к вопросамидентификации личности в видеопотоке, полученном с камер охранноготелевидения [1–5]. Системы распознавания лиц находят применение взадачах обеспечения безопасности в местах массового скопления людей,системахродительскоговзаимодействиялюдейконтроля,иприроботов,компьютеров, приложений дляразработкеособенноинтерфейсовмобильных,автоматическойлюдейсортировкиифото- ивидеоданных [4–6]. Важнейшую роль в современных системах охранноготелевидения играют алгоритмы цифровой обработки изображений итехнического зрения [6, 9–14], позволяющие контролировать сотни и тысячивидеоканалов в режиме реального времени.
Одним из важнейшихнаправлений дальнейшего развития таких систем является решение задачиавтоматическогораспознаванияобъектов[4, 5, 12–14, 35, 40].Этонеобходимо для анализа и синтеза систем, способных интеллектуальнооцениватьвнешнююсредуивыполнятьвнейсоответствующиедействия.Задача детектирования лица человека в естественной или искусственнойобстановке с последующей идентификацией (распознаванием) всегданаходилась в ряду самых приоритетных задач для исследователей,работающих в области систем охранного телевидения. К сожалению,множество исследований, проводившихся в ведущих научных центрах втечение нескольких десятилетий, так и не привели к созданию реальноработающих систем технического зрения, способных обнаруживать ираспознавать человека в любых условиях [5, 40]. Несмотря на близость задачиметодов,используемыхприразработкеальтернативныхсистембиометрической идентификации человека, таких, как идентификация поотпечатку пальца или по изображению радужной оболочки глаза, системыидентификациипоизображениюлицапокасущественноуступаютвышеперечисленным системам [8, 40].
В то же время такие системы4обладают существенным преимуществом, так как могут собирать иобрабатывать информацию об объектах наблюдения, не требуя от нихосведомленности и активного участия в сборе данных. Основнымипроблемами, связанными с разработкой систем распознавания лиц, являютсяпроблемы освещенности и положения головы в пространстве (лицо в общемслучае является 3D-объектом).Вразработкуалгоритмовцифровойобработкителевизионныхизображений внесли вклад как отечественные ученые – Ю.Б.
Зубарев,М.И. Кривошеев,В.П. Дворкович,А.В. Дворкович,М.К. Чобану,А.С. Крылов, М.Н. Рычагов, Ю.С. Бехтин, Ю.С. Радченко, А.К. Бернюков,Д.С. Ватолин, С.В. Умняшкин, Е.П. Петров, И.С. Трубин, А.Л. Приоров,В.В. Хрящев, так и зарубежные – R. Chellappa, Z. Wang, А. Bovik, Y. Neuvo,J. Astola, T. Ojala, К. Egiazaryan, М. Nikolova, R. Szeliski, R.
