|
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ 1. Разработан модифицированный метод распознавания на основе эластичного графа, позволяющий повысить качество распознавания лицевых изображений. Введен коэффициент вклада джета в общую формулу определения меры подобия графов в алгоритме эластичного графа, что позволило увеличить вероятность распознавания, в среднем на 5-7%; 2. Разработан алгоритм обучения нейронной сети ЫЕРСЬазз М использующий модифицированный метод распознавания, позволяющий повысить надежную идентификацию. В нейронной сети ЫЕРСЬазз заменен эмпирический алгоритм обучения на строгий алгоритм численной оптимизации для алгоритма обучения; 3. Впервые исследована степень сжатия изображения для применения в системе идентификации лиц. Показано, что приемлемо допустимый уровень сжатия изображения составляет 25%, при этом необходимый объем хранимой информации снижается в 7 раз; 4. Разработана типовая структура контрольно-пропускной системы, позволяющая производить автоматическую видео идентификацию для предоставления индивидуального доступа по изображению лица; 5. Разработана типовая структура организации информационного хранилища позволяющая хранить необходимо-большой объем ключевых признаков. Разработан алгоритм хранения и поиска ключевых признаков в базе данных позволивший повысить скорость идентификации лицевых изображений; 6. Разработано программное обеспечение и интерфейс настройки и обучения нейронной сети КПС для автоматической видео идентификации лицевых изображений. Получены акты о внедрении системы в практические разработки. 117 |
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 |