Основные подходы в решении задач на распознавание

Содержание

Слайд 2

Содержание

Предпосылки
Модель ладони
Определение точек поворотов
Эксперименты

Содержание Предпосылки Модель ладони Определение точек поворотов Эксперименты

Слайд 3

Содержание

Предпосылки
Модель ладони
Определение точек поворотов
Эксперименты

Содержание Предпосылки Модель ладони Определение точек поворотов Эксперименты

Слайд 4

Задача распознавания формы ладони

бинарное изображение ладони
граничное представление
...

Задача распознавания формы ладони бинарное изображение ладони граничное представление ...

Слайд 5

Метод решения

Построение эталонной модели ладони человека
Сравнение ладоней путём подгонки эталонной модели под

Метод решения Построение эталонной модели ладони человека Сравнение ладоней путём подгонки эталонной модели под тестовое изображение
тестовое изображение

Слайд 6

Содержание

Предпосылки
Модель ладони
Определение точек поворотов
Эксперименты

Содержание Предпосылки Модель ладони Определение точек поворотов Эксперименты

Слайд 7

Гибкий объект

Семейство кругов C={ct,t∊T} – циркулярный граф
Объединение кругов (как точечных множеств) S=⋃ct,

Гибкий объект Семейство кругов C={ct,t∊T} – циркулярный граф Объединение кругов (как точечных
t∊T – силуэт циркулярного графа
Множество трансформаций циркулярного графа, сохраняющих его топологическую структуру и образующих группу – деформации V={v(α)}α∊A

Осевой граф (скелет) T ⊂ℝ2 – связный планарный граф с конечным числом вершин и непрерывными рёбрами

Гибкий объект G={C,V} – циркулярный граф и множество допустимых деформаций

Слайд 8

Трансформации

Основные движения
сдвиг ладони
поворот ладони
поворот пальцев

Допустимые трансформации
сдвиг циркулярного графа
поворот циркулярного графа
поворот ветвей циркулярного

Трансформации Основные движения сдвиг ладони поворот ладони поворот пальцев Допустимые трансформации сдвиг
графа

Слайд 9

Разметка ладони

Основные шаги
Выделение пальцев
Определение точек поворотов пальцев

Обозначения
кончики: P1, P2, P3, P4
основания: O1,

Разметка ладони Основные шаги Выделение пальцев Определение точек поворотов пальцев Обозначения кончики:
O2, O3, O4
точки поворотов: R1, R2, R3, R4
оси: P1R1, P2R2, P3R3, P4R4

Слайд 10

Сравнение формы ладоней

Эталонная ладонь G1

Тестовая ладонь G2

Сравнение формы ладоней Эталонная ладонь G1 Тестовая ладонь G2

Слайд 11

Сравнение формы ладоней

Совмещение кончиков средних пальцев (точка P3)
Совмещение осей средних пальцев (прямая

Сравнение формы ладоней Совмещение кончиков средних пальцев (точка P3) Совмещение осей средних
P3R3)
Исключение большого пальца
Исключение области запястья (ниже прямой O1O4)

Применение трансформаций с целью наилучшего совмещения силуэтов ладоней (минимизация μ)
Вычисление меры схожести ладоней μ*=min μ

μ(G1, G2) = Area(G1\G2) + Area(G2\G1)

Слайд 12

Подгонка

Площадь ладони в среднем – 40000 пикселей

Эталонная ладонь G1

Тестовая ладонь G2

Начальное совмещение

Наилучшее

Подгонка Площадь ладони в среднем – 40000 пикселей Эталонная ладонь G1 Тестовая
совмещение

μ = 3191

μ = 1714

μ = 10663

μ = 2467

Слайд 13

Содержание

Предпосылки
Модель ладони
Определение точек поворотов
Эксперименты

Содержание Предпосылки Модель ладони Определение точек поворотов Эксперименты

Слайд 14

Выделение пальцев

Выделение пальцев

Слайд 15

Точки поворотов пальцев

Предположение
Точка поворота пальца находится на оси пальца

Обозначения
=(len1, len2, len3,

Точки поворотов пальцев Предположение Точка поворота пальца находится на оси пальца Обозначения
len4), leni=|PiRi|– расстояние между кончиком и основанием пальца i
=(l1, l2, l3, l4), li=|PiOi| - расстояние между кончиком и точкой поворота пальца i

Слайд 16

Подходы

1. Эвристический
li=1.3 leni
достаточно одного изображения ладони для идентификации модели

2. Оптимизационный
по множеству эталонных

Подходы 1. Эвристический li=1.3 leni достаточно одного изображения ладони для идентификации модели
изображений ладони в разных положениях

Слайд 17

Оптимизационный подход

Дано
G1,…,Gn – множество эталонных изображений ладони одного человека, где Gi=Gi( )
μ*(G1,

Оптимизационный подход Дано G1,…,Gn – множество эталонных изображений ладони одного человека, где
G2) – мера схожести ладоней G1 и G2 (несимметричная)

Средняя схожесть ладоней

Задача

Слайд 18

Оптимизационный подход

Решение
перебор: li∊[1.25 leni, 1.5 leni]
численные методы

Пример
l1 = 1.25 len1
l2 = 1.38

Оптимизационный подход Решение перебор: li∊[1.25 leni, 1.5 leni] численные методы … Пример
len2
l3 = 1.25 len3
l4 = 1.38 len4

Слайд 19

Пример

Эвристический подход

Оптимизационный подход: полный перебор

Оптимизационный подход: метод Нелдера-Мида

Пример Эвристический подход Оптимизационный подход: полный перебор Оптимизационный подход: метод Нелдера-Мида

Слайд 20

Содержание

Предпосылки
Модель ладони
Определение точек поворотов
Эксперименты

Содержание Предпосылки Модель ладони Определение точек поворотов Эксперименты

Слайд 21

Исходные данные

База ладоней
22 человека
45 эталонных изображений
(2-3 для каждого человека)
52 тестовых изображения
(2-3 для

Исходные данные База ладоней 22 человека 45 эталонных изображений (2-3 для каждого
каждого человека)
50 внутриклассовых и
1094 межклассовых расстояния

Оборудование
Web-камера Logitech QuickCam Pro 4000
Размер 640x480 пикселей
1.3 млн. пикселей

Имя файла: Основные-подходы-в-решении-задач-на-распознавание.pptx
Количество просмотров: 122
Количество скачиваний: 0