Автореферат (1091152)
Текст из файла
На правах рукописиНИКИТИН АНАТОЛИЙ ЕВГЕНЬЕВИЧРАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ НА ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХПРИ НАЛИЧИИ ИСКАЖАЮЩИХ ФАКТОРОВСпециальность 05.12.04Радиотехника, в том числе системы и устройства телевиденияАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукЯрославль – 2015Работа выполнена на кафедре динамики электронных систем ФГБОУ ВПО«Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова»Научный руководитель:Хрящев Владимир Вячеславовичкандидат технических наук, доцент,доцент кафедры динамики электронных системФГБОУ ВПО «Ярославский государственныйуниверситет им. П.Г.
Демидова», г. ЯрославльОфициальные оппоненты:Бехтин Юрий Станиславовичдоктор технических наук, профессор,профессор ФГБОУ ВПО «Рязанскийгосударственный радиотехнический университет»,г. РязаньМедведева Елена Викторовнадоктор технических наук, доцент,профессор ФГБОУ ВО «Вятский государственныйуниверситет», г.
КировВедущая организация:ФГБОУ ВПО «Владимирский государственныйуниверситет имени Александра Григорьевичаи Николая Григорьевича Столетовых», г. ВладимирЗащита диссертации состоится 13.11.2015 г. в 15.00 на заседании диссертационногосовета Д 212.131.01 при ФГБОУ ВО «Московский государственный университетинформационных технологий, радиотехники и электроники» (МИРЭА)по адресу: 119454, г.
Москва, просп. Вернадского, д. 78, аудитория Д-117.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИРЭА и на сайтеhttps://www.mirea.ru/upload/medialibrary/67b/dissertatsiya-nikitin-a.e..pdf.Автореферат разослан «___» _______ 2015 г.Отзывы на реферат, заверенные печатью, просьба отправлять в адрес ученогосекретаря диссертационного совета: 119454, г. Москва, просп. Вернадского, д. 78.Ученый секретарьдиссертационногосовета Д 212.131.01, к.т.н. доц.А.И.
СтариковскийОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы. В настоящее время возрастает интерес к вопросамидентификации личности в видеопотоке, полученном с камер охранноготелевидения. Системы распознавания лиц находят применение в задачахобеспечения безопасности в местах массового скопления людей, системахродительского контроля, при разработке интерфейсов взаимодействия людей ироботов, особенно мобильных, людей и компьютеров, приложений дляавтоматической сортировки фото- и видеоданных. Важнейшую роль в современныхсистемах охранного телевидения играют алгоритмы цифровой обработкиизображений и технического зрения, позволяющие контролировать сотни и тысячивидеоканалов в режиме реального времени.
Одним из важнейших направленийдальнейшего развития таких систем является решение задачи автоматическогораспознавания объектов. Это необходимо для анализа и синтеза систем, способныхинтеллектуально оценивать внешнюю среду и выполнять в ней соответствующиедействия.Задача детектирования лица человека в естественной или искусственнойобстановке с последующей идентификацией (распознаванием) всегда находилась вряду самых приоритетных задач для исследователей, работающих в области системохранного телевидения. К сожалению, множество исследований, проводившихся введущих научных центрах в течение нескольких десятилетий, так и не привели ксозданию реально работающих систем технического зрения, способныхобнаруживать и распознавать человека в любых условиях.
Несмотря на близостьзадач и методов, используемых при разработке альтернативных систембиометрической идентификации человека, таких, как идентификация по отпечаткупальца или по изображению радужной оболочки глаза, системы идентификации поизображению лица пока существенно уступают вышеперечисленным системам.В то же время такие системы обладают существенным преимуществом, так какмогут собирать и обрабатывать информацию об объектах наблюдения, не требуя отних осведомленности и активного участия в сборе данных.
Основными проблемами,связанными с разработкой систем распознавания лиц, являются проблемыосвещенности и положения головы в пространстве (лицо в общем случае является3D-объектом).В разработку алгоритмов цифровой обработки телевизионных изображенийвнесли 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. Lukac, T. Kanade.Первые работы по распознаванию динамических объектов былиопубликованы еще в конце 1980-х гг. Следует отметить значительный вкладсоветских и российских ученых, занимающихся в данной области, таких какЮ.И. Журавлев, В.А.
Сойфер, Е.В. Медведева, А.И. Галушкин, В.Н. Вапник,А.Я. Червоненкис, Б.А. Алпатов, М.Н. Фаворская, Ю.В. Визильтер, А.С. Конушин.1При всем многообразии различных алгоритмов и методов распознавания лиц,в большинстве из них можно выделить три основных этапа:− преобразование исходного изображения в стандартное представление;− выделение ключевых характеристик (признаков);− классификация по имеющейся базе изображений лиц.На текущем этапе развития систем технического зрения для решения задачираспознавания лиц используются различные подходы, основанные на вейвлетахГабора, дискретном косинусном преобразовании, обнаружении ключевых точеклица и определении расстояния между ними, вычислении геометрических свойствлица, методе главных компонент, линейном дискриминантном анализе,обнаружении локальных признаков и др.В реальных системах охранного телевидения задачу распознавания объектовприходится решать в условиях наличия искажений, связанных с помехами врадиотехнических устройствах и сжатием двумерного сигнала.
Поэтому дляэффективногорешенияпоставленнойзадачитребуетсяприменениеспециализированных алгоритмов цифровой обработки изображений. Среди нихможно выделить современные алгоритмы сжатия видеоданных, нелинейныеалгоритмы фильтрации и восстановления изображений, вейвлет-обработку,системы, построенные на базе нейронных сетей.Для решения практических задач распознавания лиц актуальным остаетсяпоиск алгоритмов, работающих в реальном или близком к реальному режимахвремени и позволяющих идентифицировать человека в условиях наличия искаженийи помех на телевизионных изображениях. Поэтому на сегодняшний день разработкаи анализ алгоритмов распознавания лиц для систем охранного телевиденияпредставляет собой актуальную научно-техническую задачу.Основной целью работы является улучшение характеристик алгоритмовраспознавания лиц для работы в условиях наличия искажений и помех, характерныхдля современных систем охранного телевидения.Объектом исследования являются алгоритмы распознавания лиц наизображениях, применяемые в радиотехнических системах обработки и анализадвумерных цифровых сигналов и современных системах прикладного телевидения.Предметом исследования являются разработка и модификация алгоритмовраспознавания лиц с целью повышения эффективности функционированиявидеоинформационных систем охранного телевидения.Задачи диссертационной работы:− анализ существующих алгоритмов детектирования и распознавания лиц нателевизионных изображениях;− разработка и анализ алгоритмов локализации положения глаз на изображенияхлиц;− разработка и исследование алгоритма распознавания лиц на основе локальныхбинарных шаблонов;− повышение робастности алгоритма распознавания лиц в условиях наличияискажений и помех на телевизионных изображениях.Методы исследования.
При решении поставленных задач использовалисьсовременные методы цифровой обработки изображений, компьютерного зрения,2распознавания образов, машинного обучения, теории вероятностей иматематической статистики. Для практической реализации алгоритмов применялисьсовременные численные методы и методы объектно-ориентированногопрограммирования на языке С++.Научная новизна полученных результатовВ рамках работы получены следующие новые научные результаты:− разработан итерационный алгоритм локализации положения центров глаз наоснове мультиблочных локальных бинарных шаблонов;− предложена модификация алгоритма распознавания лиц на основе локальныхбинарных шаблонов, показывающая свою эффективность для различных условийтестирования;− разработан алгоритм распознавания лиц на изображениях с использованиемфильтров Габора, робастный к воздействию различных типов искажений ипомех, характерных для систем охранного телевидения.Практическая значимость полученных результатов1.
Разработана методика и программное обеспечение для объективного сравненияразличных алгоритмов распознавания лиц на телевизионных изображениях приналичии искажающих факторов.2. Проведен анализ работы алгоритмов локализации положения глаз нателевизионных изображениях и предложен новый итерационный алгоритм,позволяющий сократить число грубых ошибок локализации глаз наизображениях низкого качества на 8–13%.3. Предложен, реализован на языке высокого уровня и протестирован робастныйалгоритм распознавания лиц на основе локальных квантованных шаблонов ифильтров Габора, позволяющий увеличить уровень верного распознавания на20% по сравнению с существующими открытыми реализациями алгоритмовраспознавания лиц при тестах на унифицированной базе FERET.Разработанные алгоритмы требуют для их практической реализацииотносительно небольших вычислительных ресурсов, что позволяет использовать ихдля обработки телевизионных изображений в системах реального или близкого креальному режимах времени.РезультатыработывнедренывсоответствующиеразработкиООО «Проектный сервис» и ООО «АйДата» г.
Ярославль. Отдельные результатыдиссертационной работы внедрены в учебный процесс ЯрГУ им. П.Г. Демидова врамках дисциплин «Цифровая обработка изображений», «Компьютерное зрение», атакже в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамкахгранта РФФИ №12-08-01215-а. Получено свидетельство о государственнойрегистрации программы для ЭВМ.Личный вклад автора.
Выносимые на защиту научные положенияпредложены и реализованы лично автором. Практическая реализация алгоритмов имоделирование на ЭВМ проводились коллективом исследователей при личномучастии автора.Достоверность полученных научных результатов обусловлена применениемадекватного математического аппарата, подтверждается их согласованностью срезультатами проведенного компьютерного моделирования и сопоставлением ряда3полученных результатов с научными данными, известными из российской изарубежной литературы.Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались наследующих научно-технических конференциях:− 16-я и 17-я международные конференции «Цифровая обработка сигналов и ееприменение» (DSPA), Москва, 2014, 2015;− 69-я и 70-я международные конференции «Радиоэлектронные устройства исистемы для инфокоммуникационных технологий» (REDS), Москва, 2014, 2015;− 4-я всероссийская конференция «Радиоэлектронные средства получения,обработки и визуализации информации», Нижний Новгород, 2014;− 21-я международная конференция «Радиолокация, навигация и связь» (RLNS),Воронеж, 2015;− 15th International Conference on Image Processing, Computer Vision, & PatternRecognition (IPCV), Las Vegas, USA, 2011;− 17th International Conference of Open Innovations Association FRUCT, Yaroslavl,Russia, 2015;− ISPRS WG V/5 and WG III/3 International Workshop «Photogrammetric techniquesfor video surveillance, biometrics and biomedicine», Moscow, Russia, 2015.Публикации.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
