|
Игнорируем при этом искажение джетов, созданных поворотом в глубину, но это является темой отдельного исследования. Такое подобие графов создает ранжирование графов модели относительно графа изображения. Персона считается распознанной верно, если модель для этой персоны имеет на выходе наибольшее значение подобия графа, т.е. если ранг графа модели соответствующей графу изображения равен первому. Критерий ранжирования может быть изменен (в частности, он может основываться на методах математической статистики). 2.4. Разработка алгоритма хранении н поиска данных для идентификации лица. Разработка типовой структуры организации информационного хранилища ключевых признаков лицевых изображений. Исходный набор данных можно получить автоматически и полуавтоматически в результате процедуры распознавания, когда какая-либо часть данных поступает вручную от оператора, либо из внешней системы [21]. Определим общий (минимальный) набор данных о распознанной персоне, достаточный для сохранения в базе данных и последующего использования при идентификации. Также следует учесть возможность обмена этой информацией с внешними системами. Общий набор данных можно определить так [21]: фамилия, имя, отчество персоны; пол; наличие дополнительных признаков (наличие бороды, наличие очков, цвет волос, угол поворота в глубину, тип лица и т.д.); данные о модели; топология модели; фотоизображение лица; 55 |
73 соответствует узлу п' графа изображения, то функция подобия графов определяется выражением Ф',Ои)=±(2.4) где сумма берется только по IV' узлам графа изображения, соответствующим узлам графа модели. Используем функцию подобия джетов без учета фазы. Игнорируем при этом искажение джетов, созданных поворотом в глубину, но это является темой отдельного исследования. Такое подобие графов создает ранжирование графов модели относительно графа изображения. Персона считается распознанной верно, если модель для этой персоны имеет на выходе наибольшее значение подобия графа, т.е. если ранг графа модели соответствующей графу изображения равен первому. Критерий ранжирования может быть изменен (в частности, он может основываться на методах математической статистики). % по 2) минимизация объема памяти, отводящейся на хранение одной записи в базе данных; 3) работа в системе приближена к условиям реального времени (допустимое время отклика не больше наперед заданной величины); 4) удобный пользовательский интерфейс; 5) возможность работы с большими по объему базами данных; 6) многоплатформенность. В данном исследовании автором не ставилась задача переносимости на разные платформы и в качестве базовой платформы была выбрана ОС МюгозоА. \\%с1о\у$™. 3.2. Хранение данных В данном разделе рассмотрим способы и методы хранения информации, полученной в результате проведения процедуры распознавания персоны по входному изображению лица. В результате процедуры распознавания исходный набор данных можно получить автоматически и полуавтоматически, когда какая-либо часть данных поступает вручную от оператора, либо из внешней системы. Определим общий (минимальный) набор данных о распознанной персоне, достаточный для сохранения в базе данных и последующего использования при идентификации. Также следует учесть возможность обмена этой информацией с внешними системами. Общий набор данных можно определить так: фамилия, имя, отчество персоны; пол; наличие дополнительных признаков (наличие бороды, наличие очков, цвет волос, угол поворота в глубину, тип лица и т.д.); |