Проверяемый текст
Долгов Сергей Викторович. Разработка методов распознавания и построение информационно-поисковых систем идентификации человека по его фотопортрету (Диссертация 2003)
[стр. 21]

ность распознавания изображения резко уменьшается, функция подобия оказывается более чувствительной к ракурсу, чем к межклассовым различиям.
Отметим, что метод сравнения эластичных графов инвариантен к изменению освещенности и контрасту.

Дальнейшее развитие метода заключается в извлечении коэффициентов важности на основе анализа обучающей выборки
[107].
Для каждого джета симплекс-методом вычисляется коэффициент важности, который затем используется в функции подобия.
Коэффициенты важности вычисляются из условия максимизации функции подобия для одного и того же лица и минимизации -для различных лиц.
Другое улучшение метода заключается в применении линейных преобразований джетов для компенсации изменения ракурса изображения
[108].
Существуют также более ранние разновидности этого метода, которые не используют изначально определённые ключевые точки и структуры графа.

Одни из них используют для сравнения решётки джетов, наложенные на изображение (Рис.

1.6).
В неизвестном изображении отыскиваются точки соответствия и затем по найденным точкам строится искажённая решётка, а затем измеряется мера её искажения для определения наиболее похожего изображения.

В других методах точки извлечения джетов изначально образуют решётку, а затем наименее пригодные для распознавания точки отсеиваются в процессе обучения.

Рис.
1.6.
Эластичная решётка, наложенная на изображение, и её искажение
[108] 21
[стр. 36]

36 В представленном выше виде метод способен достаточно надёжно распознавать изображения при изменениях ракурса до 22°.
При больших углах точность распознавания изображения резко уменьшается, функция подобия оказывается более чувствительной к ракурсу, чем к межклассовым различиям.
Отметим, что метод сравнения эластичных графов инвариантен к изменению освещенности и контрасту,
что доказывается в работе [79].
Дальнейшее развитие метода заключается в извлечении коэффициентов важности на основе анализа обучающей выборки
[40].
Для каждого джета симплекс-методом вычисляется коэффициент важности, который затем используется в функции подобия.
Коэффициенты важности вычисляются из условия максимизации функции подобия для одного и того же лица и минимизации для различных лиц.
Другое улучшение метода заключается в применении линейных преобразований джетов для компенсации изменения ракурса изображения
[81].
Существуют также более ранние разновидности этого метода, которые не используют изначально определённые ключевые точки и структуры графа
[81].
Одни из них используют для сравнения решётки джетов, наложенные на изображение (рис.

1.7).
В неизвестном изображении отыскиваются точки соответствия и затем по найденным точкам строится искажённая решётка, а затем измеряется мера её искажения для определения наиболее похожего изображения.

Рис.
1.7.
Эластичная решётка, наложенная на изображение, и её искажение


[стр.,37]

В других методах точки извлечения джетов изначально образуют решётку, а затем наименее пригодные для распознавания точки отсеиваются в процессе обучения.
В работах [44, 78] рассматривается применение метода эластичного графа для решения задачи определения по изображению лица человека следующих характеристик: пол, наличие очков, наличие бороды, характер эмоций.
В работах [44, 80] показано, что метод эластичного графа успешно применяется для решения задачи распознавания изображений объектов, отличных от человеческих лиц.
Недостатком метода является его вычислительная трудоемкость при выполнении комплексных вычислений для получении свертки изображения с набором фильтров Габора, однако сам метод представляет большой интерес.
1.4.5.
Методы, основанные на геометрических характеристиках лица Одним из самых первых методов распознавания человека по изображению лица является метод, основанный на анализе геометрических характеристик лица [14, 16].
Этот метод изначально применялся в криминалистике и был там детально разработан.
Потом появились компьютерные реализации этого метода.
Суть его заключается в выделении набора ключевых точек (или областей) лица и последующем выделении набора признаков, характеризующих изображение.
Каждый признак является либо расстоянием между ключевыми точками, либо отношением таких расстояний.
В отличие от метода сравнения эластичных графов здесь расстояния выбираются не как дуги графов.
Наборы наиболее информативных признаков выделяются экспериментально [15].
Ключевыми точками могут быть уголки глаз, губ, кончик носа, центр глаза и т.п.
[16] (рис.
1.8).
В качестве ключевых областей могут быть выбраны прямоугольные области, включающие в себя глаза, нос, рот и пр.
37

[Back]