Алгоритмы анализа изображения лица человека для построения интерфейса человек-компьютер

Алгоритмы анализа изображения лица человека для построения интерфейса человек-компьютер

Автор: Вежневец, Владимир Петрович

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2004

Место защиты: Москва

Количество страниц: 138 с. ил.

Артикул: 2624186

Автор: Вежневец, Владимир Петрович

Стоимость: 250 руб.

Оглавление
Введение
1 Задача обнаружения лица
1.1 Обзор существующих методов
1.1.1 Методы эмпирического распознавания
1.1.2 Краткий обзор методов моделирования изображения лица
1.1.3 Сравнение методов первой и второй категории
1.2 Обнаружения лица с помощью цветовой сегментации
1.2.1 Цветовая сегментация областей кожи на изображении
1.2.2 Обработка результатов цветовой сегментации для обнаружения лица
1.2.3 Несовершенство существующих методов.
1.2.4 Предлагаемые методы обнаружения лиц на изображениях
1.3 Заключение
2 Распознавание антропометрических точек лица человека на изображении для построения моделей виртуальной ре
альности
2.1 Постановка задачи.
2.2 Предлагаемый алгоритм распознавание антропометрических
точек лица
2.2.1 Обнаружение положения глаз.
2.2.2 Точное обнаружение цен тра зрачков и радиуса радужной оболочки
2.2.3 Обнаружение точных контуров глаз.
2.2.4 Обнаружение прямоугольника губ.
2.2.5 Обнаружение контура носа.
2.2.6 Обнаружение контура подбородка и щек.
2.3 Заключение.
Управление курсором мыши с помощью движений головы и мимики пользователя
3.1 Описание задачи
3.2 Уточнение постановки задачи
3.3 Общая архитектура системы
3.4 Трансляция положения маркеров в сигналы перемещения
курсора
3.5 Распознавание положения маркеров на изображении
3.5.1 Выделение областей маркеров по цвету.
3.5.2 Выделение областей маркеров по яркости
3.5.3 Распознавание областей, относящихся к маркерам . .
3.6 Автокалибровка яркости ой сегментации.
3.7 Автоадаптация яркостиой сегментации
3.8 Автоматическое определение потерн отслеживаемых регионов
3.9 Определение положения губ.
3. Заключение
4 Распознавание антропометрических точек лица в видеопотокс низкого разрешения в реальном времени
4.1 Постановка задачи.
4.2 Предлагаемый алгоритм распознавание антропометрических точек лица в видео потоке
4.2.1 Выделение области лица
4.2.2 Выделение линии бровей .
4.2.3 Выделение положения рта.
4.2.4 Положения ноздрей
4.3 Заключение
5 Основные результаты работы
Литература


Для того, чтобы “научить” компьютер распознавать и реагировать на движения головы, мимику, изменение выражения лица, направление взгляда, требуются устойчивые алгоритмы анализа и распознавания изображения лица человека. Для их обозначения в литературе принят термин “аватары” (avatars). Агентами виртуальной реальности могут быть модели реально существующих людей, управляемые другими пользователями, или виртуальные актеры, управляемые компьютером. Использование таких агентов в системах виртуальной реальности и аудиовизуальных интерфейсах позволяет организовать общение пользователя с системой наиболее естественным образом и облегчить ему освоение. Эго особенно актуально для пользователей, не являющихся профессионалами в области информационных технологий. Обнаружение и выделение лица на изображении и в видеопотоке. Распознавание антропометрических точек лица на изображении и в вндеоиотоке. Управление курсором “мыши” с помощью движений головой и мимики пользователя. Решение двух первых задача является необходимым условием для создания интеллектуальных интерфейсов, распознающих и реагирующих на движения головой и изменение выражения лица пользователя. Решение третьей задачи делает возможным использование компьютера людьми, неспособными использовать традиционные средства интерфейса по состоянию здоровья. Устойчивость к уровню шума, характерному для недорогих бытовых видеокамер, подключаемых к компьютеру. Разработанные алгоритмы обнаружения и локализации лица человека на основе цветовой сегментации кожи обладают значительно большей устойчивостью обнаружения, сохранив скорость существующих методов. Предложенные алгоритмы выделения антропометрических точек лица на изображении и в видеопотокс обладают более высокой устойчивостью н точностью распознавания, нежели описанные в литературе аналоги. Разработан новый алгоритм управления курсором мыши с номошыо движений головы и мимики пользователя. Алгоритм предоставляет возможность гибкой настройки метода трансляции движений головы в перемещения курсора, что предоставляет возможность настройки интерфейса на иидныщуальные особенности пользователя с нарушениями двигательного аппарат. Разработаны и доведены до реализации методы и алгоритмы решения нескольких актуальных задач машинного зрения и обработки изображений. Программные реализации описываемых в диссертации методов удовлетворяют требованиям и ограничениям, сформулированным при постановке задач. Реализована система управления компьютером для детей, страдающих ДЦП. Система успешно прошла экспериментальную проверку и используемся в ряде детских учебных учреждений. Образования РФ на основе данной системы создан ряд тренажеров и вспомогательных программ для организации дистанционного обучения. На основе разработанных алгоритмов обнаружения и локализации лица и его антропометрических точек на изображении построена система автоматизированного создания фотореалистичных 3D моделей головы ио фотографиям. Система разрабатывалась в лаборатории Компьютерной Графики и Мультимедиа кафедры ЛСВК факультета ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова но заказу Samsung Advanced Institute of Technology. Ю.М. М. Р. Шура-Бура (ф-т ВМиК МГУ). Основные результаты работы изложены в 7-и научных публикациях //, //, //, //,//, /5/, /С/. Системы, в которые внедрены разработанные методы, защищены российскими н международным патентами. Диссертация состоит из четырех глав и введения. Первая глава посвящена задаче обнаружения и локализации лица па изображении и в видсонотоке. В ней производится краткий обзор существующих алгоритмов обнаружения лица и описываются предлагаемые автором алгоритмы решения этой задачи. Вторая глава посвящена описанию разработанных алгоритмов автоматического распознавания антропометрических точек лица на фронтальных изображениях для построения трехмерной модели головы человека по набору фотографий. В третьей главе описываются построение системы, реализующей управление передвижением курсора и срабатывания кнопки ,'мынн1,,ири помощи движений головы и мимики пользователя, регистрируемых видеокамерой. Четвертая глава описывает алгоритмы распознавания и отслеживания перемещения антропометрических точек лица в видсонотоке низкого разрешения (порядка 0x0 пикселей).

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.223, запросов: 244