Задание 2
Описание файла
PDF-файл из архива "Задание 2", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "обработка и распознавание изображений (ори)" из 7 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст из PDF
Тема: Распознавание изображенийЛабораторная работа № 2Изучение и освоение методов классификации формы изображений.ЗаданиеРазработать и реализовать программу для классификации изображений ладоней,обеспечивающую:• Ввод и отображение на экране изображений в формате TIF;• Сегментацию изображений на основе точечных и пространственныхпреобразований;• Генерацию признаковых описаний формы ладоней на изображениях;• Вычисление меры сходства ладоней;• Кластеризацию изображений.В качестве исходных данных прилагается набор из 99 цветных изображений ладонейразных людей, полученных с помощью сканера, в формате 489×684 с разрешением 72 dpi.Задача состоит в построении меры сходства изображений на основе выделения и анализаформы ладоней.
Нужно разработать и реализовать алгоритм, входом которого являетсяизображение, а выходом – описание признаков формы, попарные расстояния, кластерыизображений.Примеры входных изображений представлены на рисунках.В качестве признакового описания формы предлагается построить «линию пальцев» ломаную линию, соединяющую точки на кончиках пальцев (tips) с точками в основанияхпальцев (valleys). Пример такой линии представлен на рисунке. Длины 8 звеньев ломанойлинии образуют 8-мерный вектор признаков формы ладони.Допускается и приветствуется творческий подход к генерации дополнительных признаков,основанных на других принципах, например, использующих особенности рисунка ладони.В задание входят задачи двух уровней сложности: Intermediate, Expert.Класс Intermediate:1. Найти на изображении ладони точки в кончиках и основаниях пальцев.2.
Визуализировать результат для экспертного контроля в виде картинки аналогичнойприведенному выше рисунку.Класс Expert:3. Найти для каждой ладони 3 наиболее похожих изображения и представить результатв виде таблицы «имя образца – имена ближайших соседей».4. Определить число людей, чьи ладони представлены в изображениях, и составитьсписки ладоней для каждого, т.е. провести кластеризацию изображений в видетаблицы «Персона № – имена изображений ладоней».При сдаче работы для демонстрации могут быть использованы эти учебные изображения,но будут также предложены дополнительные тестовые изображения аналогичного типа.Полное решение по заданиям предполагает решение обеих соответствующих задач.
Выборпрограммной среды и языка для реализации решения не регламентируется. Автор самделает этот выбор, но при сдаче работы автор должен обеспечить возможностьдемонстрации программы в выбранной им среде.Форма представления работы1. Отчет о выполнении задания представляется в электронном виде (в виде MS Word- ,PDF- или HTML-документа), содержащий постановку задачи, описание методарешения, скриншоты, иллюстрирующие работу программы. Также представляетсяпрограммный код.
Архив тестовых изображений присылать не нужно.2. При сдаче задания выполняется демонстрация работы программы (авторский показ).Сроки выполнения заданияОбщее время выполнения задания – до конца майских праздников. До 24 часов 11 мая 2016задание должно быть отправлено по электронной почте.Адрес почты: improc16@gmail.com.Тема письма: Лаб_2, Фамилия автора, Номер группы.Критерии оценки1. Задание оценивается в 25 баллов.
За решение задачи класса Expert – премия до 10баллов.2. Каждый просроченный день снижает оценку на 1 балл.3. По результатам проверки проводится собеседование с автором.4. Если установлены факты заимствования программ, оценка снижается на 10 баллов приусловии успешной устной защиты работы.5. За оригинальность и высокое качество решения возможна премия до 10 баллов.6. Общая оценка за весь курс складывается из оценок за 1 и 2 лабораторные работы (по 25баллов), письменную контрольную работу (25 баллов) и устный экзамен (25 баллов).Ориентировочная шкала оценок за экзамен: <60 баллов – неуд, 60-70 – удовл, 70-85 –хор, >85 – отл.ЛитератураГонзалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М., Техносфера, 2006.Задание выдано 15 апреля 2016 года.