Диссертация (1091153)
Текст из файла
ЯРОСЛАВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТим. П.Г. ДЕМИДОВАНа правах рукописиНикитин Анатолий ЕвгеньевичРАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ НА ТЕЛЕВИЗИОННЫХИЗОБРАЖЕНИЯХ ПРИ НАЛИЧИИ ИСКАЖАЮЩИХФАКТОРОВДИССЕРТАЦИЯна соискание ученой степени кандидата технических наукпо специальности 05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы иустройства телевиденияНаучный руководитель – к.т.н., доцент Хрящев Владимир ВячеславовичЯрославль, 2015ОГЛАВЛЕНИЕВВЕДЕНИЕ ..............................................................................................................
4ГЛАВА 1. АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ОСНОВА СИСТЕМ ДЕТЕКТИРОВАНИЯИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ... 121.1. Вводные замечания..................................................................................... 121.2. Общая схема системы распознавания лиц ............................................... 141.3. Алгоритмы детектирования лиц ............................................................... 171.3.1. Алгоритм Виолы-Джонса .................................................................... 181.3.2. Алгоритм Далала-Триггса ................................................................... 231.3.3.
Модель деформируемых частей ......................................................... 241.3.4. Сверточные нейронные сети ............................................................... 251.3.5. Результаты моделирования алгоритмов детектирования лиц ......... 261.4. Алгоритмы локализации центров глаз .....................................................
301.4.1. Градиентный алгоритм локализации глаз ......................................... 321.4.2. Байесовский алгоритм локализации глаз........................................... 351.4.2.1. Фаза обучения .................................................................................
361.4.2.2. Фаза работы .................................................................................... 371.4.3. Результаты моделирования алгоритмов локализации глаз.............. 381.5. Алгоритмы распознавания лиц ................................................................. 401.5.1. Алгоритм распознавания на основе метода главных компонент.... 421.5.2. Алгоритм распознавания на основе линейного дискриминантногоанализа .............................................................................................................
441.5.3. Алгоритм распознавания на основе локальных бинарныхшаблонов ......................................................................................................... 461.5.4. Результаты моделирования алгоритмов распознавания лиц ........... 471.6. Краткие выводы .......................................................................................... 49ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ ИТЕРАЦИОННОГО АЛГОРИТМАЛОКАЛИЗАЦИИ ЦЕНТРОВ ГЛАЗ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИБЛОЧНЫХЛОКАЛЬНЫХ БИНАРНЫХ ШАБЛОНОВ ....................................................... 512.1. Вводные замечания.....................................................................................
512.2. Мультиблочные локальные бинарные шаблоны..................................... 522.3. Построение и обучение классификатора.................................................. 532.4. Итерационный алгоритм локализации центров глаз .............................. 552.5. Анализ работы алгоритмов локализации центров глаз на базахизображений FERET и BioID ........................................................................... 572.6.
Исследование работы алгоритмов локализации центров глазна изображениях в условиях искажений ......................................................... 612.7. Краткие выводы .......................................................................................... 652ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦНА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННЫХ ЛОКАЛЬНЫХ БИНАРНЫХШАБЛОНОВ И ФИЛЬТРОВ ГАБОРА ............................................................... 673.1.
Вводные замечания..................................................................................... 673.1.1. Фильтры Габора ................................................................................... 673.1.2. Локальные квантованные шаблоны ................................................... 713.2. Модифицированная процедура составления словаря .............................
743.3. Результаты моделирования алгоритма распознавания лиц на основелокальных квантованных шаблонов ................................................................ 763.4. Анализ скорости работы алгоритмов распознавания лиц ...................... 813.5. Краткие выводы .......................................................................................... 82ГЛАВА 4. АНАЛИЗ РАБОТЫ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦВ УСЛОВИЯХ ИСКАЖЕНИЙ ............................................................................
834.1. Вводные замечания..................................................................................... 834.2. Анализ работы алгоритмов распознавания при смене выражениялица, условий освещения, возрастных изменениях лица .............................. 854.3. Анализ работы алгоритмов распознавания лиц при наличииискажений, вызванных размытием, сжатием, шумом ................................... 874.3.1. Размытие изображений ........................................................................
874.3.2. Импульсный шум ................................................................................. 904.3.3. Аддитивный белый гауссовский шум ................................................ 924.3.4. Мультипликативный шум ................................................................... 944.3.5.
Сжатие изображений алгоритмами JPEG и JPEG2000..................... 944.4. Анализ влияния ошибок локализации центров глаз на уровеньверного распознавания лиц на изображениях ................................................ 994.5. Анализ работы системы распознавания лиц при измененииположения головы ........................................................................................... 1004.6. Анализ работы системы распознавания лиц в условияхнеравномерного освещения ............................................................................ 1054.7. Краткие выводы ........................................................................................
109ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................... 110СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................................................... 112ПРИЛОЖЕНИЕ 1. БАЗЫ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯАЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ .................................................
125ПРИЛОЖЕНИЕ 2. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯЛИЦ В ПРОГРАММЕ FACES.VIDEO.LAB................................................. 133ПРИЛОЖЕНИЕ 3. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ........... 1363ВВЕДЕНИЕАктуальность темы. В настоящее время возрастает интерес к вопросамидентификации личности в видеопотоке, полученном с камер охранноготелевидения [1–5]. Системы распознавания лиц находят применение взадачах обеспечения безопасности в местах массового скопления людей,системахродительскоговзаимодействиялюдейконтроля,иприроботов,компьютеров, приложений дляразработкеособенноинтерфейсовмобильных,автоматическойлюдейсортировкиифото- ивидеоданных [4–6]. Важнейшую роль в современных системах охранноготелевидения играют алгоритмы цифровой обработки изображений итехнического зрения [6, 9–14], позволяющие контролировать сотни и тысячивидеоканалов в режиме реального времени.
Одним из важнейшихнаправлений дальнейшего развития таких систем является решение задачиавтоматическогораспознаванияобъектов[4, 5, 12–14, 35, 40].Этонеобходимо для анализа и синтеза систем, способных интеллектуальнооцениватьвнешнююсредуивыполнятьвнейсоответствующиедействия.Задача детектирования лица человека в естественной или искусственнойобстановке с последующей идентификацией (распознаванием) всегданаходилась в ряду самых приоритетных задач для исследователей,работающих в области систем охранного телевидения. К сожалению,множество исследований, проводившихся в ведущих научных центрах втечение нескольких десятилетий, так и не привели к созданию реальноработающих систем технического зрения, способных обнаруживать ираспознавать человека в любых условиях [5, 40]. Несмотря на близость задачиметодов,используемыхприразработкеальтернативныхсистембиометрической идентификации человека, таких, как идентификация поотпечатку пальца или по изображению радужной оболочки глаза, системыидентификациипоизображениюлицапокасущественноуступаютвышеперечисленным системам [8, 40].
В то же время такие системы4обладают существенным преимуществом, так как могут собирать иобрабатывать информацию об объектах наблюдения, не требуя от нихосведомленности и активного участия в сборе данных. Основнымипроблемами, связанными с разработкой систем распознавания лиц, являютсяпроблемы освещенности и положения головы в пространстве (лицо в общемслучае является 3D-объектом).Вразработкуалгоритмовцифровойобработкителевизионныхизображений внесли 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.
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}
