Заключение ДС (1091140), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Теоретическая значимость исследования обоснована тем, что: доказана эффективность метода машинного обучения на основе бустинга для Выоора признаков в задаче локализации положения центров глаз на изображении лица; применительно к проблематике диссертации метод бустинга совместно с мультиблочными локальными бинарными шаблонами результативно использован при построении классификатороВ для каждой стадии итерационного алгоритма локализации глаз; показано, что предложенный итерационный алгоритм локализации значительно превосходит по скорости работы ранее известные байесовский и градиентный алгоритмы, позволяя производить поиск положения глаз в видеопотоке в режиме реального времени: установлено, что итерационный алгоритм локализации является робастным к воздействию аддитивного белого гауссовского шума н ЛВЕ6-сжатию изображения; предложен новый алгоритм распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов и проведено его сравнение с известными алгоритмами распознавания на основе метода главных компонент, линейного дискриминантнОГО анализа и локальных Оинарных шаблонов; установлено, что предложенный алгоритм позволяет на 20',4 увеличить уровень верного распознавания на стандартном тесте го базы изображений ГЕКЕТ в сравнении с открытыми реализациями известных алгоритмов в библиотеке машинного зрения ОрепСУ; исследована точность работы алгоритмоВ распознаВания лиц В услОВиях различных искажающих факторов на изображении (шум, размытие, артефакты сжатия, изменение освец~ения) и показано, что применение фильтров 1'абора Нов~~~~~ робасгность алгоритма распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов к рассмотренным искажениям.
Значение полученных соискателем результатов исследования для практики подтверждается тем, что: разработанные алгоритмы распознавания на Основе локальных кваитованных шаблонов рекомендованы использованию и внедрены в состав программно-аппаратного комплекса для анализа аудитории по видеоданным 000 «Проектный сервис», г. Ярославль; разработан алгоритм локализации центров глаз, который позволяет сократить число ошибок в локализации глаз на низкокачественных Достоверность результатов исследоВаний диссертационных подтверждается согласованностью результатов компьютерного моделирования разработанных алгоритмов, применением адекватного математического аппарата и сопоставлением полученных результатов с изображениях и улучшить характеристики систем охранного телевидения с Возможностью идентификации по изображению лица, работающих в условиях наличия искажений и изменения освещенности, что нашло применение в новых разраоотках ООО «АйДата».
г. Ярославль; модифицированный алгоритм распознавания лиц на телевизионных изображениях на основе локальных квантованных шаблонов использован при выполнении научно-исследовательской работы «Разработка методов оценки качества видеоинформации» (РФФИ ЛЪ12-08-01215а). проводимой В Ярославском государственном университете им. П.Г. Демидова; результаты применения фильтров Габора для повышения уровня верного распознавания лиц В услоВиях наличия шума на цифроВых изображениях, результаты разработки алгоритмов локализации положения глаз на изображениях лиц и программа сравнения различных алгоритмов распознавания лиц на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов внедрены в учебный процесс на кафедре динамики электронных систем физического факультета Ярославского государственного университета им. П.Г.
Демидова (направление «Радиотехника»); разработанные алгоритмы локализации центров глаз и распознавания лиц интегрированы в программу для слежения за лицами на видеопоследовательностях ГасевХЫео.1.аЬ„для которой получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ; установлено, что разработанные алгоритмы требуют для их практической реализации относителыю небольших вычислительных ресурсов, что позволяет использовать их для обработки телевизионных изображений в системах реального или близкого к реальному режимах времени научными данными, известными из российской и зарубежной литературы; достоверность также подтверждается практическим внедрением и публикациями результатов исследований в сборниках конференций и рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК; при разработке и р~б~~~ алгоритмов распознавания лиц использованы современные методы цифровой обработки изображений, компьютерного зрения, распознавания образов, машинного обучения, теории вероятности и математической Статистики; для практической реализации алго1эи гмов применились современные численные методы и методы объектноориентированного программирования на языке С++; экспериментальные результаты получены соискателем на универсальных базах изображений лиц ЕЕВЕТ, В1ОЮ, КОЬобся, СМ1..1 Ми111-Р1Е и согласуются с ранее Опубликованными экспериментальными данными по теме диссертации, установлено, что результаты диссертации не противоречат результатам, полученными дри-ими авторами В ООласти решаемых задач распозняВянпя Личный вклад автора состоит в непосредственном участии во всех этапах диссертационного исследования, утлубленном анализе отечественной и зарубежной научной литературы по теме работы, подготовке Основных публикаций по предмету исследования.
Соискатель совместно с коллективом исследователей разработал методику и программное обеспечение для тестирования изВестных и предлагаемых алгоритмов распознаВания лиц, с экспериментальные исследования, помощью которых провел проанализировал и интерпретировал полученные результаты. На заседании 20.11.2015 г. диссертационный совет принял решение присудг1ть Никитину Анатолию Евгеньевичу ученую степень кандидата технических наук.
При проведении тайного голосования диссертационный совет в количестве 17 человек, из них 7 докторов наук по специальности звщищвемой диссертвции, учвстВОВВВших В звседннии. из 22 человек„ Входящих в соствв советв, прОГОлосоввли: зй присуждение ученой степени — 17, против присуждения ученой степени — нет, недействительных 0юллетенеЙ вЂ” нет. А.А. Пврамонов 20.11.2015 г. .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
