|
1.2.4. Сравнение эластичных графов В работе [107]гпицо представляется в виде графа, вершины которого расположены на ключевых точках лица, таких, например, как контуры головы, губ, носа и пр., а также на крайних точках элементов лица (Рис. 1.5). Каждая грань графа помечена расстояниями между её вершинами. В каждой такой точке вычисляются комплексные коэффициенты Габоровых функций при различных частотах и ориентациях. Набор таких коэффициентов ^;) называется джетом [110]. Джеты характеризуют локальные области изображений и служат для следующих целей: 1) нахождение точки соответствия в заданной области на двух различных изображениях; 2) сравнение двух соответствующих областей различных изображений. Каждый коэффициент = а} ехр(/ ^)для точек из одной области различных изображений характеризуется амплитудой а}, которая медленно меняется с изменением положения точки, и фазой^которая вращается со скоростью, пропорциональной частоте волнового вектора базисного вейвлета. В простейшем случае для поиска на новом изображении точки с аналогичными характеристиками в функции подобия фазу не учитывают [110] 1?л Функция подобия с одним джетом в фиксированной позиции и другим джетом с переменной позицией является достаточно гладкой для того, чтобы получить быструю и надёжную сходимость при поиске с применением простейших методов, таких как диффузия или градиентный спуск [110]. Более совершенные функции подобия привлекают информацию о фазе коэффициентов. 19 |
33 При поиске контуров нового лица применялся подход с использованием целевой функции из двух составляющих. Первая из них максимизировалась при соответствии интенсивностей пикселей, извлечённых на перпендикулярной контуру линии, аналогичным пикселям из тренировочной выборки. Вторая при совпадении контура с формой контуров тренировочных примеров. Таким образом, извлекался не просто контур, а контур черт лица. Как должен выглядеть типичный контур черт лица, процедура поиска знала из тренировочных примеров. Для сравнения изображении использовались значения главных компонент, вычисленных на наборе векторов, представляющих собой координаты ключевых точек. В данной работе контурная модель использовалась вместе с полутоновой моделью, совместное их использование повышало точность распознавания. Существуют также другие работы, использующие аналогичные принципы извлечения контуров. Например, в работе [28] использовался генетический алгоритм для получения контуров глаз. Хромосомы представляли собой параметры контура, которые инициализировались таким образом, чтобы начальная область содержала изображение глаза. При этом в функцию оценки пригодности была заложена информация о том, как выглядит типичный глаз. Главной задачей при распознавании по контурам является правильное выделение этих контуров. В общем виде эта задача по сложности сравнима с собственно задачей распознавания изображений. Кроме того, использование этого метода самого по себе для задачи распознавания недостаточно. 1.4.4. Метод сравнения эластичных графов В работе [79], рассматривающей метод сравнения эластичных графов (Е1а5Пс ВипсН СгарЬ Ма1сЫп§), лицо представляется в виде графа, вершины которого расположены на ключевых точках лица, таких, например, как контуры головы, губ, носа и пр., а также на крайних точках элементов лица (рис. 1.6). 34 Каждая грань графа помечена расстояниями между её вершинами. В каждой такой точке вычисляются комплексные коэффициенты Габоровых функций при различных частотах и ориентациях. Набор таких коэффициентов [/у называется джетом ()с1). Джсты характеризуют локальные области изображений и служат для следующих целей: 1) нахождение точки соответствия в заданной области на двух различных изображениях; 2) сравнение двух соответствующих областей различных изображений. Каждый коэффициент */у = ехр(/^у) для точек из одной области различных изображений характеризуется амплитудой которая медленно меняется с изменением положения точки, и фазой ф]у которая вращается со скоростью, пропорциональной частоте волнового вектора базисного вейвлета. Поэтому в простейшем случае для поиска на новом изображении точки с аналогичными характеристиками в функции подобия фазу не учитывают ТМлФункция подобия с одним джетом в фиксированной позиции и другим джетом с переменной позицией является достаточно гладкой для того, чтобы получить быструю и надёжную сходимость при поиске с применением простейших методов, таких как диффузия или градиентный спуск. Более совершенные функции подобия привлекают информацию о фазе коэффициентов. |