Отзыв ведущей организации (Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов)

«УТВЕРЖДАЮ» Первый проректор, проректор по научной и инновационной работе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный у Ал Г игорьевича и Столетовых» н., профессор Григорьевич окошев ~.4 2015 г, ОТЗЫВ ведущей организации Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» на диссертацию Никитина Анатолия Евгеньевича «Распознавание лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов», представленную на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.12.04 — «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения». Видеонаблюдение сегодня является важнейшим техническим инструментом обеспечения безопасности.

Заметную роль в современных системах охранного телевидения играют алгоритмы цифровой обработки изображений и технического зрения, позволяющие контролировать тысячи видеоканалов в режиме реального времени. Для построения современных систем охранного телевидения характерны следующие основные проблемы и задачи: — обнаружение объекта интереса на сложном изменяющемся фоне„ вЂ” измерение пространственных параметров и оценка динамических параметров объектов по наборам последовательных кадров; сопровождение объектов; — классификация и распознавание динамических объектов.

Среди объектов для распознавания и классификации наиболее развитой и актуальной задачей является детектирование и классификация человеческих лиц. В настоящее время эта задача находит применение в различных сферах человеческой деятельности (в первую очередь, в системах безопасности). Сферами применения распознавания лиц являются, например, системы охранного телевидения, сравнение фотографий на паспортах или водительских удостоверениях, контроль доступа к безопасным компьютерным сетям и оборудованию в учреждениях, наблюдение за аэропортами и вокзалами для предотвращения террористических актов и др. В большинстве практических ситуаций анализ входного изображения должен осуществляться в режиме реального времени.

В реальных системах охранного телевидения задачу распознавания объектов приходится решать в условиях наличия искажений, связанных с помехами в радиотехнических устройствах и сжатием двумерного сигнала. Поэтому для эффективного решения поставленной задачи требуется применение специализированных алгоритмов цифровой обработки изображений. Для решения практических задач распознавания лиц актуальным остается поиск алгоритмов, работающих в реальном или близком к реальному режимах времени и позволяющих идентифицировать человека в условиях наличия искажений и помех на телевизионных изображениях. Поэтому на сегодняшний день разработка и анализ алгоритмов распознавания лиц для систем охранного телевидения представляет собой актуальную научно-техническую задачу. Таким образом, тема диссертационной работы «Распознавание лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов» для сегодняшнего уровня развития систем цифровой обработки телевизионных изображений является актуальной.

Ее развитие в диссертации Никитина А.Е. имеет важное теоретическое и практическое значение как для радиотехники, так и для ряда смежных научнотехнических областей. Диссертация состоит из введения„ 4 глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Диссертационная работа изложена на 136 страницах, содержит 51 иллюстрацию, 11 таблиц и список литературы из 118 наименований.

Актуальность исследований, новизна решаемых в диссертации задач, их практическая ценность следуют из проведенного автором во введении и первой главе критического анализа исследований по рассматриваемому направлению. В первой главе рассмотрена общая модель построения системы распознавания лиц, представлен обзор существующих алгоритмов детектирования лиц, локализации положения центров глаз и распознавания лиц на телевизионных изображениях. Во впюрой главе предлагается новый итерационный алгоритм локализации центров глаз на основе мультиблочных локальных бинарных шаблонов, приводятся результаты сравнительного анализа предложенного алгоритма с другими известными алгоритмами локализации (градиентным и байесовским) на базах изображений ГЕКЕТ и В1о1Р.

Из результатов экспериментов следует, что предложенный автором алгоритм оказывается наиболее робастным к воздействию шума и сжатию изображения среди всех протестированных алгоритмов локализации центров глаз. В >претьей главе предлагается алгоритм распознавания лиц на основе модифицированных локальных бинарных шаблонов, рассматривается его применение совместно с фильтрами Габора. В четвертой главе проводится анализ работы предложенного алгоритма распознавания лиц на телевизионных изображениях в условиях искажений.

Результаты проведенного автором моделирования показывают 20',4-превосходство по уровню верного распознавания нового алгоритма над открытыми реализациями алгоритмов распознавания лиц из библиотеки ОрепСУ на стандартном тесте й> базы РЕКЕТ при сопоставимой вычислительной сложности. Научная новизна полученных результатов Наиболее значимые научные результаты диссертационной работы состоят в следующем: — Разработан итерационный алгоритм локализации положения центров глаз на основе мультиблочных локальных бинарных шаблонов.

— Предложена модификация алгоритма распознавания лиц на основе локальных бинарных шаблонов, показывающая свою эффективность для различных условий тестирования. — Разработан алгоритм распознавания лиц на изображениях с использованием фильтров Габора, робастный к воздействию различных типов искажений и помех, характерных для систем охранного телевидения. Новизна и достоверность научных положений и выводов, сформулированных в диссертации, подтверждены апробацией на международных и всероссийских научных конференциях. Всего по теме диссертации опубликовано 16 научных работ, из них 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 13 докладов на научных конференциях.

Получено свидетельство о регистрации программы для Практическая значимость полученных результатов диссертационной работы Практическая значимость подтверждается следующими положениями: Разработана методика и программное обеспечение для объективного сравнения различных алгоритмов распознавания лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов. Проведен анализ работы алгоритмов локализации положения глаз на телевизионных изображениях и предложен новый итерационный алгоритм, позволяющий сократить число грубых ошибок локализации глаз на изображениях низкого качества на 8 — 13'/о. Предложен, реализован на языке высокого уровня и протестирован робастный алгоритм распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов и фильтров Габора, позволяющий увеличить уровень верного распознавания на 20',4 по сравнению с существующими открытыми реализациями алгоритмов распознавания лиц при тестах на унифицированной базе РЕВЕТ.

Практическая значимость результатов диссертации подтверждается также внедрением предложенного алгоритма в новые разработки следующих организаций: 000 «Проектный сервис», г. Ярославль, 000 «АйДата», г. Ярославль. телевизионных видеоизображений, технического зрения. охранного телевидения, Рекомендации по практическому использованию результатов диссертационной работы Полученные результаты, выводы и рекомендации имеют практическую направленность, обладают научной новизной и полезностью и могут использоваться в системах анализа и обработки Недостатки диссертационной работы Вместе с тем, диссертационная работа содержит некоторые недостатки. 1.

Хотелось бы видеть в работе более подробный обзор существующих алгоритмов локализации центров глаз на изображениях ~п. 1.4). 2. Не обоснован выбор признаков на основе локальных квантованных шаблонов при построении робастного алгоритма распознавания лиц, не указаны достоинства и недостатки таких признаков. 3. При тестировании алгоритма локализации центров глаз во 2-й главе используются только модели аддитивного гауссовского шума и сжатие алгоритмом 1РЕб.

Использование других моделей искажений (мультипликативный шум, размытие, импульсный шум, артефакты сжатия 3РЕб2000) сделало бы исследование более информативным. 4. Отсутствуют данные по вычислительной сложности предложенного алгоритма распознавания лиц при реализации на базе сигнального процессора или ПЛИС. Отмеченные недостатки не снижают ценность представленной работы, которая, несомненно, заслуживает положительной оценки.