Методы обработки графических изображений

Распознавание человека по изображению лица
Плюсы:
не требуется специальное или дорогостоящее
оборудование;
не нужен физический контакт с устройствами.
Минусы:
система не обеспечивает
100%-ой надёжности
идентификации

Основные классы решаемых задач
поиск в больших базах данных;
контроль доступа;
контроль фотографий в документах.
Ошибкой первого рода называется
ситуация, когда объект заданного класса не
распознаётся (пропускается) системой.
Ошибка второго рода происходит, когда
объект заданного класса принимается за
объект другого класса.

Проблемы при распознавании:
Изменения масштаба
Изменение условий освещения
Изменения ориентации изображения
Сдвиг изображения
Изменения ракурса объекта
Внутриклассовые различия
Помехи на изображении

Алгоритмические особенности методов распознавания
Способы сравнения изображений
Использование обучающего набора примеров
Полнота использования информации изображения
Аналитические и эмпирические методы
Использование обобщенной модели объекта
Использование последовательности кадров
Возможность реконструкции входного изображения
Обнаружение лица человека на изображении
Определение ракурса лица на изображении
Определение характеристик личности
Потребность в предобработке изображений

Способы сравнения изображения
Разделение исходного пространства признаков на области;
Выделение ключевых областей на изображении и их сравнение;
Анализ искажения изображений.

Слева – кластеризация, справа –
разделяющие поверхности в пространстве
признаков
Пример искажения решётки
исходного изображения

Использование обучающего набора примеров
По характеру использования обучающего
набора методы распознавания лиц можно
разделить на два класса:
в первом классе в процессе
настройки не используют обучающие
примеры;
во втором классе методы, для извлечения
признаков, используют анализ обучающей
выборки.

Учёт свойств изображения в методах распознавания
Цветовая информация
Восстановление трёхмерной формы объекта на изображении
Учёт двумерности изображения
Учёт локальной связности и локальных деформаций изображения
Учёт глобальных вариаций изображения
Способы устранения избыточности изображения
Преобразования исходного изображения

Методы распознавания человека по изображению лица

Метод главных компонент
применяется для сжатия информации без
существенных потерь информативности.
Метод главных компонент в применении к
изображениям лиц так же называют
методом собственных лиц.

а) выровненное изображение лица, б) реконструкция по 85-и главным компонентам, в) JPEG-реконструкция (530 байт)

Метод главных компонент
Основное преимущество применения
анализа главных компонент – это хранение
и поиск изображений в больших базах
данных, реконструкция изображений.
Основной недостаток – высокие
требования к условиям съёмки изображений.

Скрытые Марковские модели
Схема Марковской модели, пример последовательности наблюдений O и последовательности состояний S

Псевдодвумерная скрытая Марковская модель