Отзыв официального оппонента 1 (Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов)

отзыв официального оппонента Бехтина Юрия Станиславовича па 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 Актуальность темы. В области радиотехники и обработки сигналов непрерывно растет интерес к решению задач детектирования, сопровождения, классификации и распознавания объектов на телевизионных и видеоизображениях.

Это объясняется быстрым ростом таких областей и приложений, как охранное телевидение, современные мультимедиатехнологии, телекоммуникационные системы, в которых требуется обработка видеосигналов и сигналов цифрового телевидения в режиме реального времени. Для эффективного решения подобных задач требуется применение специализированных алгоритмов цифровой обработки изображений и технического зрения. На сегодняшний день достигнуты значительные успехи при построении систем анализа видеоданных, систем аутентификации личности по изображениям. Однако существуют нерешенные проблемы при распознавании динамических образов из-за сложности и многообразия поведения объектов реального мира.

Основными проблемами, связанными с разработкой систем распознавания лиц, являются проблемы освещенности и положения головы в пространстве (лицо в общем случае является трехмерным объектом). 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 диссертации «Распознавание лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов» для сегодняшнего уровня развития систем цифровой обработки телевизионных изображений является актуальной.

Бе развитие в диссертации Никитина А.Е, имеет важное теоретическое и практическое значение для радиотехники, прикладного телевидения и ряда смежных научно-технических областей. Новизна исследования и полученных результатов Наиболее значимые новые научные результаты диссертации 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, робастпый к воздействию различных типов искажений и помех, характерных для систем охранного телевидения.

Перечисленные результаты являются хорошей основой для разработки и модернизации устройств распознавания/анализа телевизионных изображений. Степень обоснованности и достоверности научных положений, выводов и заключений, сформулированных в диссертации Все положения, выносимые на защиту, являются строго обоснованными и логически увязанными друг с другом.

Выводы и рекомендации, отражающие теоретическое и прикладное значение диссертационной работы, не вызывают сомнений в их правильности и обоснованности. Новизна и достоверность научных положений и выводов, сформулированных в диссертации, подтверждены апробацией на многочисленных всероссийских и международных научных конференциях, Полученные результаты подтверждены значительным объемом результатов моделирования алгоритмов сопровождения и распознавания объектов, а также их сопоставлением с известными из современной научнотехнической литературы аналогами.

Значение для науки и практики выводов и рекомендаций Существенное теоретическое и практическое значение имеют разработанные в работе методы и алгоритмы цифровой обработки телевизионных изображений, в частности: итерационный алгоритм локализации положения центров глаз, значительно превосходящий известные аналоги по скорости работы и допускающий грубые ошибки локализации только для 1 ',4 изображений из тестовой базы изображений ГЕВЕТ и для 4 ',4 из тестовой базы изображений В1о10; алгоритм распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов, позволяющий увеличить уровень правильного распознавания для тестовой базы изображений ГЕКЕТ на 20 ',4 в сравнении с открытыми реализациями алгоритмов распознавания лиц из библиотеки ОрепСУ при сопоставимой вычислительной сложности; применение фильтров Габора совместно с алгоритмом распознавания на основе локальных квантованных шаблонов, увеличивающее уровень распознавания для тестовой базы изображений ГЕКЕТ с 97,б ',4 до 98,6 ',4 и повышающее робастность алгоритма к воздействию основных типов искажений, возникающих на телевизионных изображениях, Составляющие основу диссертационной работы разработанные алгоритмы, а также созданные компьютерные программы в прикладном плане применимы при обработке изображений с целью детектирования, сопровождения, распознавания лиц в системах охранного телевидения, а также в системах биометрической идентификации личности по изображению лица.

Кроме того, предложенные библиотеки программ для распознавания объектов на языке программирования С++ могут найти применение в качестве прототипов при реализации алгоритмов на различных вычислительных платформах, а также в учебных курсах. Опубликование основных результатов диссертации в научной печати.

Основное содержание диссертационной работы отражено в 16 научных работах, из них 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 13 докладов на научных конференциях различного уровня, а также получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Замечания по содержанию и оформлению 1. В и, 2,2, посвященному описанию мультиблочных локальных бинарных шаблонов, не поясняется, какие они дают потенциальные преимущества по сравнению с классическими локальными бинарными шаблонами в решаемой задаче локализации центров глаз, 2. В п.

2.4 не поясняется, почему итерационный алгоритм локализации центров глаз ограничен только тремя масштабами изображений (рис. 2.3). 3. В п. 2.6 в качестве моделей искажений используются только гауссовский шум и сжатие алгоритмом .1РЕС1, что сужает потенциальную область применения данных результатов в системах охранного и прикладного телевидения.

4. В табл. 3.4 предложенные алгоритмы распознавания лиц (без фильтров Габора и с фильтрами Габора) сравниваются только с классическими алгоритмами из библиотеки ОрепСЪ". 5. Зависимость на рис. 4.15, отражающая влияние ошибки в определении центров глаз на уровень верного распознавания, приводится только для одного из рассматриваемых алгоритмов. 6. Остается открытым вопрос о работоспособности предложенной системы распознавания лиц при изменении разрешения входного изображения и свойств искажений. 7.

В тексте имеются стилистические ошибки, используются жаргонизмы. Кроме того, встречаются опечатки, например, в автореферате (с. 14) некорректно обозначена величина дисперсии шума. Сильной стороной диссертации являются разработанные и программно реализованные алгоритмы распознавания лиц на видеоизображениях, внедренные в соответствующие разработки ряда организаций телекоммуникационного профиля. Мнение о научной работе соискатели в целом Диссертация «Распознавание лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов» является законченной научно- квалификационной работой, в которой решена актуальная научная задача разработки новых алгоритмов распознавания объектов на видеоизображениях, обладающих повышенными требованиями к робастности и качеству работы.

Соответствие паспорту специальности. Диссертационная работа соответствует паспорту специальности 05.12.04 «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения» в области исследования «Разработка радиозлектронных устройств передачи, приема, обработки и отображения информации. Разработка перспективных информационных технологий, в том числе цифровых, а также с использованием нейронных сетей дпя обнаружения и распознавания обьектов и изображений в радиотехнических системах и устройствах». Заключение Диссертационная работа ««Распознавание лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов» полностью соответствует требованиям ВАК„предъявляемым к кандидатским диссертациям, а ее автор Никитин Анаголий Евгеньевич заслуживает присуждения ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.12.04 — Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения.

Бехтин Юрий Станиславович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры автоматики и информационных технологий в управлении ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный / /Ю.С. Бехтин! радиотехническии университет», Р1 Р1У Адрес: 390005, г, Рязань, ул. Гагарина, 59(1 Телефон: (4912) 46-03-42 Е-гпа11: уигй Ье1~1зйпфуапс1ех.гц Подпись Бехтина Юрия Станиславовича, д-ра техн. наук, профессора, профессора кафедры автоматики и информационных технологий в управлении ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» заверяю. Пржегорлинский Виктор Николаевиу'=-.:.'.,"',,",.'", ',.; Ученый секретарь Ученого Совета ', '., ';:.'-. -";,:,",Л ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехничесфФй':-::„'',-,'::- '::.,::.;:,- д;.'; университет», РГРТУ„кандидат ':,! =;--'-'"„;,,„,:."'~:-';"- -",, "':::-.;",1~В,Н.Пржегорлинский/ технических наук, доцент '" "О ю.

у.р~ю'3« ~рж~м й~1.д юа.~.~хе~,~ ~~, ~ Оформление диссертации и автореферата соответствует требованиям «Положения о порядке присуждения ученых степеней», предъявляемым к кандидатским диссертациям. Автореферат диссертации достаточно полно отражает ес содержание. .