|
автоматическое выделение ключевых признаков из изображения лица (например, пол человека, представленного на изображении, угол поворота лица в глубину (ракурс лица) и др.), что позволит не только хранить максимально детализированное описание персоны в системе, но и выполнить более точное распознавание персоны и ее поиск в системе. 2.2. Принципы поэтапного распознавания лица Процесс распознавания человека по изображению лица логически делится на следующие основные этапы: 1) первичная обработка и нормализация изображения; 2) выделение из изображения требуемой информации для использования на последующих этапах распознавания, например, координаты лицевых точек, эластичный граф и др.; 3) сравнение выделенной информации с эталоном; 4) вынесение заключения о принадлежности изображения к эталону. Технологический цикл распознавания представлен на Рис.2.1 Первый этап включает в себя следующие шаги: поиск области лица на изображении; обнаружение центров зрачков на изображении; поворот изображения (если требуется); масштабирование; кадрирование (вырезание прямоугольной области лица из изображения, полученного в результате предыдущих этапов обработки; размеры области могут зависеть от расстояния между зрачками); выравнивание яркостных характеристик изображения, т.е. применение различных фильтров. 41 |
минимизации ресурсов разрабатываемой ИПС, таких как объем памяти, выделяемой для сохранения данных в системе об одной персоне; 2) автоматическое выделение ключевых признаков из изображения лица (например, пол человека, представленного на изображении, угол поворота лица в глубину (ракурс лица) и др.), что позволит не только хранить максимально детализированное описание персоны в системе, но и выполнить более точное распознавание персоны и се поиск в системе. 2.2. Технологии распознавании человека по изображению лица Процесс распознавания человека по изображению лица логически делится на следующие основные этапы: 1) первичная обработка и нормализация изображения; 2) выделение из изображения требуемой информации для использования на последующих этапах распознавания, например, координаты лицевых точек, эластичный граф и др.; 3) сравнение выделенной информации с эталоном; 4) вынесение заключения о принадлежности изображения к эталону. Технологический цикл распознавания представлен на рис.2.1. В свою очередь этап первичной обработки и нормализации изображения включает следующие шаги: 1) поиск области лица на изображении; 2) обнаружение центров зрачков на изображении; 3) поворот изображения (если требуется) центры зрачков должны находиться на горизонтальной прямой; 4) масштабирование (нормализация всех изображений по определенному расстоянию между зрачками); 57 5) кадрирование (вырезание прямоугольной области лица из изображения, полученного в результате предыдущих этапов обработки; размеры области могут зависеть от расстояния между зрачками); 6) выравнивание яркостных характеристик изображения, т.е. применение различных фильтров, изменяющих контраст, интенсивность и т.д. в зависимости от исходных значений параметров изображения. На этапе выделения информации из обрабатываемого изображения могут применяться различные методы. Среди известных методов следует выделить использование алгоритма сравнения эластичного графа, метод главных компонент, геометрические методы. Кроме того, следует отметить необходимость выделения таких характеристик, с помощью которых можно создать характеристическую карту обрабатываемого изображения с последующим сохранением ее в различных информационных хранилищах. Для сравнения с эталоном и вынесения решения о принадлежности обрабатываемого изображения к эталону применяются методы, основанные на геометрических особенностях лица, нейронные сети. В последующих разделах описаны результаты проделанной работы по исследованию технологии распознавания изображений лица человека. Будут исследованы такие аспекты, как влияние степени сжатия изображения лица на результат распознавания, а также выполнены исследования возможности автоматического извлечения из изображения лица различных характеристик, в частности, определение угла поворота лица в глубину (определение ракурса) и определение пола человека по изображению его лица. Исследование построено применительно к алгоритму сравнения эластичного графа. Принцип действия этого алгоритма был коротко описан в первой главе настоящей работы. Теперь рассмотрим особенности этого алгоритма более подробно. |