Проверяемый текст
Долгов Сергей Викторович. Разработка методов распознавания и построение информационно-поисковых систем идентификации человека по его фотопортрету (Диссертация 2003)
[стр. 15]

венных сигнатур также отмечено, что наибольшую информативность имеет изображение лица в полупрофиль.
Аналогичные трудности имеют место при изменении условий освещения.
Одна из попыток решения этой проблемы описана в следующем параграфе.
Вычисление набора собственных векторов отличается высокой трудоёмкостью.
Один из способов это получение свёртки изображений по строкам и столбцам, а затем дальнейшая работа с полученными результатами.
В такой форме представление изображения имеет на порядок меньший размер,
вычисление и распознавание происходит быстрее, но восстановить исходное изображение уже невозможно.
Основное преимущество применения анализа главных компонент это хранение и поиск изображений в больших базах данных,
возможной реконструкции изображений [86].
К недостаткам метода можно отнести высокие требования к условиям съёмки изображений.
Изображения должны быть получены в близких условиях освещённости, при одинаковом ракурсе.

Кроме того необходимо провести качественную предварительную обработку, приводящую изображения к стандартным условиям (масштаб, поворот, центрирование, выравнивание яркости, отсечение фона).
Желательно устранение таких внутриклассовых вариаций, как очки, изменения в причёске, выражении лица и др.
1.2.2.
Метод линейного дискриминантного анализа Метод собственных лиц
(главных компонент) требует для своего применения идеальных условий, т.е.
отсутствие помех вроде очков, бороды или усов,
единые параметры освещённости, нейтральное выражение лица [56].
Этих условий нельзя достичь в общем случае путём предварительной обработки.
При несоблюдении же этих условий главные компоненты не будут отражать межклассовые вариации, и классы перестают представлять собой кластеры в собственном пространстве.
Например, при различных условиях освещённости метод собственных лиц практически неприменим, поскольку первые
15
[стр. 29]

Аналогичные трудности имеют место при изменении условий освещения.
Одна из попыток решения этой проблемы описана в следующем параграфе.
Вычисление набора собственных векторов отличается высокой трудоёмкостью.
Один из способов это получение свёртки изображений по строкам и столбцам, а затем дальнейшая работа с полученными результатами.
В такой форме представление изображения имеет на порядок меньший размер,
вычисления и распознавание происходит быстрее, но восстановить исходное изображение уже невозможно.
Основное преимущество применения анализа главных компонент это хранение и поиск изображений в больших базах данных,
реконструкция изображений [52].
Основной недостаток метода высокие требования к условиям съёмки изображений.
Изображения должны быть получены в близких условиях освещённости, при одинаковом ракурсе.

Также должна быть проведена качественная предварительная обработка, приводящая изображения к стандартным условиям (масштаб, поворот, центрирование, выравнивание яркости, отсечение фона).
Нежелательно наличие таких факторов, как очки, изменения в причёске, выражении лица и прочих внутриклассовых вариаций.
1.4.2.
Метод линейного дискриминантного анализа Метод собственных лиц
требует для своего применения идеализированных условий, таких как единые параметры освещённости, нейтральное выражение лица, отсутствие помех вроде очков, бороды или усов.
Этих условий нельзя достичь в общем случае путём предварительной обработки.
При несоблюдении же этих условий главные компоненты не будут отражать межклассовые вариации, и классы перестают представлять собой кластеры в собственном пространстве.
Например, при различных условиях освещённости метод собственных лиц практически неприменим, поскольку первые
29

[Back]