|
ЗАКЛЮЧЕНИЕ Разработан метод распознавания и построена КПС, что позволило решить задачу идентификация и поиск человека по изображению его лица в масштабе реального времени. Исследовано и показано, что для наибольшей эффективности алгоритма распознавания наряду с несжатыми изображениями возможно также использование изображений сжатых алгоритмом ЛРЕС. Оценено влияние степени сжатия ЛРЕС и показано, что приемлемо допустимый уровень сжатия (обеспечивающая 90% вероятность распознавания) составляет 25%, а необходимый объем хранимой информации снижается при этом в 7 раз при сохранении допустимого уровня распознавания. Введен коэффициент вклада джета в общую формулу определения меры подобия графов в алгоритме эластичного графа, что позволило увеличить вероятность распознавания в среднем на 3%, а в некоторых случаях и на 4,5%. Исследована задача построения контрольно-пропускной системы распознавания человека по видео изображению. Разработаны и исследованы функциональные модели КПС, а также даны рекомендации по организации, хранению и поиску информации в специализированной реляционной СУБД. Определен минимальный набор данных, которые необходимо хранить. Разработана схема информационного хранилища, детально рассмотрены функциональность каждой из реляционных таблиц хранилища. Разработан алгоритм хранения данных о регистрируемой персоне в реляционной базе данных. Исследована задача идентификации персоны по двум изображениям. Разработаны алгоритмы поиска персоны в реляционной СУБД, способные осуществлять поиск в реальном масштабе времени. Экспериментально показано, что наилучшую скорость поиска показал алгоритм с использованием хранимой процедуры (33 мсск./запись). 114 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 173 1. Разработаны методы распознавания и построена ИПС, что позволило решить важную прикладную задачу поиск и идентификация человека по изображению его лица в масштабе реального времени. 2. Исследовано и показано, что для наибольшей эффективности алгоритма распознавания наряду с несжатыми изображениями возможно также использование изображений сжатых алгоритмом ЗРЕО. Оценено влияние степени сжатия ЗРЕО и показано, что максимально допустимая степень сжатия (обеспечивающая 90% вероятность распознавания) составляет 25%, а необходимый объем хранимой информации снижается при этом в 7 раз при сохранении допустимого уровня распознавания. 3. Введен коэффициент вклада джста в общую формулу определения меры подобия графов в алгоритме эластичного графа, что позволило увеличить вероятность распознавания в среднем на 3%, а в некоторых случаях и на 4,5%. 4. Разработан и прошел экспериментальную апробацию на реальных данных алгоритм автоматического определения иола, а также типа лица человека, изображенного на обрабатываемом изображении. Использование этих данных позволяет в 1,5 * 2 раза сократить время поиска в базе данных. 5. Разработаны и описаны алгоритмы для автоматического определения угла поворота в глубину лица человека, изображенного на обрабатываемом изображении, позволившие решить задачу распознавания человека по повернутому до 40° изображению его лица. Применение этих алгоритмов даст возможность увеличить почти в 2 раза допустимый угол ракурса лица по сравнению с максимально допустимым в алгоритме эластичного графа равном 22°. 6. Исследована задача построения информационно-поисковой системы распознавания человека по фотопортрету. Разработаны и исследованы функ 174 циональные модели ИПС, а также даны рекомендации по организации, хранению и поиску информации в специализированной реляционной СУБД. Определен минимальный набор данных, которые необходимо хранить. Разработана схема информационного хранилища, детально рассмотрены функциональность каждой из реляционных таблиц хранилища. Разработан алгоритм хранения данных о регистрируемой персоне в реляционной базе данных. 7. Исследована задача идентификации персоны по двум изображениям. Разработаны алгоритмы поиска персоны в реляционной СУБД, способные осуществлять поиск в реальном масштабе времени. Экспериментально показано, что наилучшую скорость поиска показал алгоритм с использованием хранимой процедуры (33 мсек./запись). 8. Проведена разработка и комплексное тестирование опытного образца ИПС распознавания человека по фотопортрету изделие ИПС «Персона». При разработке ИПС использовались разработанные методологические принципы проектирования ИПС и новые результаты, полученные в диссертационном исследовании. Использование совокупности новых результатов, полученных в рамках проведенных исследований, обеспечивает решение важной прикладной задачи распознавания образов распознавание человека по цифровому фотопортрету'. Методологические принципы разработки ИПС распознавания человека по фотопортрету, разработанные алгоритмы, программно реализованные в виде динамически подключаемой библиотеки программ, а также набора хранимых процедур, пользовательских функций и представлений для реляционной СУБД М1СГ050Й 5(2Ь Зеп'сг 2000, были внедрены и использованы при создании программно-аппаратных комплексов контрольно-пропускных пунктов, эксплуатируемых в системе Федеральной пограничной службы Российской Федерации (ЗАО «Эскорт-Центр», г.Москва). |