Лабораторная работа 7 (953515), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

1. После того, как все настройки сделаны, нажать кнопку «Acquire now...». Появится окно с видоискателем и кнопками "Capture", "Adjustment" и "Help" (рис. 7.6).

1. При нажатии кнопки «Capture» в активной папке формируется эталон и создается файл с заданным именем и номером 00. При последующих нажатиях создаются другие файлы с последующими порядковыми номерами.

2. После закрытия окна получения изображений появляется диалог обзора сделанных снимков. Это окно можно просто закрыть.

Комментарий: для выполнения лабораторной работы необходимо иметь по 5 неидентичных фотографий каждого студента, сохраненных в виде файлов с расширениями .bmp, .tiff или .pic. Практика показывает, что наилучшие результаты распознавания получаются при съемке лица на однотонном равномерном фоне с освещением «спереди-сверху» и разрешением по горизонтали и вертикали не менее 200 пикселей. В этом случае, овал лица на фотографии определяется проще.

1. Как только подготовлены эталоны, можно выяснить точность распознавателя. Для этого запустить исполняемый модуль программы распознавания ItFcTest.exe. На экране компьютера появляется главное окно приложения (рис. 7.7).

Комментарий: для правильного завершения работы с программой необходимо либо выбрать пункт «Exit» меню «File» программы, либо нажать кнопку с изображением крестика на панели инструментов программы . Попытка выхода из программы привычным нажатием кнопки в правом верхнем углу окна программы приводит к возникновению ошибок.

1. В главном окне программы вы увидите 3 прямоугольные области. Это основной режим программы – циклический захват и анализ изображения с последующим принятием решения о возмож­ности или невозможности открытия доступа пользователю. Этот режим в рамках данной лабораторной работы не используется. Нажмите кнопку «Properties» на панели инструментов. Откроется окно настроек программы и настроек алгоритма распознавания. Выберите вторую вкладку (рис. 7.8)

Комментарий: для настройки порога распознавания и выбора количества элементов лица использовать два верхних ползунка.

1. Вызовите инструмент Generate Statistics программного пакета, для чего выберите пункт «Generate Statistics» меню «Tools» (рис. 7.9).

.

Здесь задаются папки, содержащие фотографии для сравнения. Фотографии, содержащиеся в папке, указанной как «Source path», сравниваются с фотографиями в папке, указанной как «Dest path». Для разблокировки последней отметьте пункт «Use different paths» в правой части окна. В общем случае эти пути могут быть одинаковыми, тогда фотографии сравниваются каждая с каждой в одной папке. Поля «Source mask» и «Own mask» должны в этой работе содержать «*». В log-файл записывается статистика сравнения.

Комментарий: для каждого опыта рекомендуется задавать новое имя log-файла для того, чтобы статистику можно было обработать после того, как проделаны все опыты. Остальные настройки этого инструмента должны быть выставлены, как показано на рис. 7.8.

1. Запустите сбор статистики распознавания нажатием кнопки «Start». После завершения работы инструмента кнопкой «View log» можно вызвать для просмотра log-файл, в котором нас будут интересовать поля «Processing time», «Matching time» (значения Avr - средние), а также счета распознавания, показанные ниже.

Processing time (sec): 0.109 0.178 0.219

Matching time (sec): 0.187 0.230 0.266

1 <008G0000>

009Z0007 (1) 88

009Z0015 (2) 57

009Z0011 (3) 56

009Z0010 (4) 41

009Y0009 (5) 40

2 <008G0001>

009Z0007 (1) 87

009Z0015 (2) 76

009Y0009 (3) 62

009Z0011 (4) 60

…

…

1. Проведите оценку зависимости качества распознавания от количества элементов лица для «своих» (выполняется каждым студентом отдельно).

• Запустить программу. В настройках библиотеки распознавания поменяйте количество элементов лица на 3.

• Войдите в режим сбора статистики. В качестве «Source path» и «Dest path» выберите одну и ту же папку, содержащую пять фотографий студента.

• Выберите для log-файла имя svoj3.log.

• Запустите сбор статистики.

• Запишите среднее время обработки и среднее время распознавания («Processing time» и «Matching time», соответственно)

• Вычислите среднее арифметическое всех счетов сравнения, кроме сравнения каждого образа с самим собой:

, где .

• Найдите минимальный счет сравнения, который понадобится далее для определения порога распознавания. Это значения важно как наиболее опасное с точки зрения недопуска «своего», например, в системах контроля доступа.

• Повторите эксперимент для количества элементов лица, равного 5 и 7 (меняя в названии log-файла соответствующую цифру). Занесите результат в табл. 7.1 и сделайте выводы.

Таблица 7.1. Таблица записи результатов эксперимента

Количество элементов лица	Среднее время обработки, с	Среднее время распознавания, с	Средний счет сравнения	Минимальный счет сравнения
3
5
7

1. Выполните оценку зависимости качества распознавания от количества элементов лица для «чужих» (выполняется парой студентов).

• Запустить программу. В настройках библиотеки распознавания поменяйте количество эле­ментов лица на 3.

• Войдите в режим сбора статистики. В качестве «Source path» выберите папку с образами первого студента, а «Dest path» выберите папку второго студента.

• Замените имя log-файла на chuzhoj3_12.log

• Запустите сбор статистики.

• Запишите средние значения времени обработки и времени распознавания («Processing time» и «Matching time», соответственно).

• Вычислите среднее арифметическое всех счетов сравнения, по формуле:

• Проделайте то же самое, выбрав в качестве «Source path» папку 2-го студента и в качестве «Dest path» – папку 1-го студента; имя log-файла chuzhoj3_21.log.

• Определите средние арифметические значения счета и времени обработки и распознавания для обоих опытов (это необходимо, так как алгоритм распознавания является несимметричным).

• Найдите максимальный счет сравнения. Он будет использоваться в дальнейшем для определения порога распознавания. (Это значения важно как наиболее опасное с точки зрения допуска «чужого», например, в системах контроля доступа).

• Повторите эксперимент, изменив количеств элементов лица, на 5 и 7. Занесите результат в табл. 7.2 и сделайте выводы.

Таблица 7.2. Таблица записи результатов эксперимента

Количество элементов лица	Среднее время обработки, с	Среднее время распознавания, с	Средний счет сравнения	Минимальный счет сравнения
3
5
7

1. Выберите порог распознавания P. С этой целью проанализируйте данные табл. 7.1 и 7.2, и сделайте выводы о наиболее безопасном, с точки зрения ошибок первого и второго рода, значении порога распознавания.

• Убедитесь, что минимальный счет сравнения для «своего» выше максимального счета сравнения для «чужого». Если это условие выполнено, то можно принять за порог распознавания P среднее арифметическое для счета распознавания «своего» и «чужого». Например, если счет распознавания «своего» равен 150, а «чужого» – 75, то P = 112,5. В этом случае будет обеспечен равный средний «запас надежности»  распознавания «своего» и нераспознавания «чужого». Для данного примера  = (150 - 112,5) = (112,5 – 75) = 37,5.

Комментарий: если минимальный счет сравнения для «своего» ниже максимального счета сравнения для «чужого», то порог распознавания выбирается в зависимости от допустимости ошибок первого либо второго рода. Необходимо определить, что важнее – ни в коем случае не дать допуск «чужому», либо обеспечить гарантированный допуск «своему». Обычно в системах контроля доступа выбирается первый вариант, и тогда в качестве порога распознавания выбирается значение, несколько превышающее максимальный счет сравнения для «чужого». Например, если максимальный счет распознавания для «чужого» равен 150, а минимальный счет распознавания для «своего» – 135, то в качестве порога распознавания выбирается 1,05 150 = 157,5. В этом случае отсекаются случаи признания «своим» чужого, однако, при этом, не в каждый раз «своему» будет дан доступ.

• Проделайте вышеприведенные действия для каждого случая – для 3-х, 5-ти и 7-ми элементов лица. Сделайте выводы.

3. Контрольные вопросы

1. Причина несимметричности алгоритма распознавания.

2. Смысл терминов «маска» и «отклик».

3. Принципы настройки алгоритмов распознавания и верификации.

4. Назначение и реализация градиентного фильтра.

5. Описать алгоритм выделения овала лица.

Характеристики

Список файлов лабораторной работы