Компьютерный метод локализации лиц на изображениях в сложных условиях освещения

• Автор: Пахирка, Андрей Иванович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 106 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СИСТЕМ ЛОКАЛИЗАЦИИ И РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ.

1Л Классификация существующих методов локализации лиц

1Л Л Эмпирические методы.

1Л .2 Методы, инвариантные к особенностям лица.

1Л .3 Методы сравнение с шаблоном

1 Л.4 Методы моделирования изображения лица

1.2 Классификация существующих методов распознавания лиц.

1.2.1 Методы распознавания на основе локальных особенностей

1.2.2 Методы распознавания на основе общего представления лица

1.3 Анализ существующих систем локализации и распознавания лиц
1.4 Выводы по главе
ГЛАВА 2 НЕЛИНЕЙНОЕ УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ,
ЛОКАЛИЗАЦИЯ И РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ
2.1 Предварительная обработка
2.1.1 Определение региона движения.
2.1.2 Метод нелинейного улучшения изображения
2.2 Локализация и распознавание лиц
2.2.1 Цветовая сегментация кожи
2.2.2 Нахождение антропометрических точек
2.2.3 Распознавание лиц
2.3 Выводы по главе
ГЛАВА 3 ПОСТРОЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ КОМПЛЕКСНОЙ СИСТЕМЫ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОСЛЕДУЮЩЕЙ ЛОКАЛИЗАЦИЕЙ И РАСПОЗНАВАНИЕМ ЛИЦ
3.1 Структурная схема комплекса локализации и распознавания лиц с
нелинейным улучшением изображения
3.2 Описание основных модулей системы ЕЕЫ1.
3.3 Результаты экспериментальных исследований
3.4 Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Работа выполнена в соответствии с пунктами 5 «Разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решении и обработки информации» и «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации» паспорта специальностей ВАК (технические науки, специальность - системный анализ, управление и обработка информации). Методы исследования. При выполнении диссертационной работы использовались методы теории обработки информации, методы идентификации объектов, теория математической морфологии, методы аналитической геометрии, методы объектно-ориентированного программирования. Усовершенствован метод нелинейного улучшения цветных изображений с модифицированной функцией коррекции яркости и настраиваемым пороговым значением, позволяющий выравнивать яркость не только в теневых, но и в засвеченных участках изображения. Разработан метод локализации лиц и выделения антропометрических точек с использованием цветовой информации и учетом подстройки коэффициентов для различных цветовых пространств, позволяющий выполнять более точную сегментацию регионов кожи. Разработан алгоритм нормализации положения лица но антропометрическим точкам с последующим распознаванием. Реализующая алгоритм программа работает с видеопоследовательностью в реальном режиме времени. Практическая значимость. Предложенные в диссертационной работе методы и алгоритмы предназначены для практического применения в системах видеонаблюдения и контроля доступа. На основе диссертационных исследований разработана библиотека программных модулей для создания систем обработки, локализации и распознавания изображений лиц. Реализация результатов работы. Разработанная программа «Локализация лиц, (FaceDetection)» зарегистрирована в Российском реестре программ для ЭВМ г. Москва, февраля г. Нелинейное улучшение изображений (Nonlinear image enhancement)» зарегистрирована в Российском реестре программ для ЭВМ г. Москва, марта г. Разработанные алгоритмы и программное обеспечение используются в ООО «Клиент-Сервис» (г. Красноярск), а также в учебном процессе при проведении занятий по дисциплинам «Интеллектуальная обработка данных», «Теоретические основы цифровой обработки изображений» в Сибирском государственном аэрокосмическом университете им. М. Ф. Решет-нева (СибГАУ). Метод нелинейного улучшения видеоизображения на основе сжатия динамического диапазона для выравнивания яркости в теневых и засвеченных участках. Метод локализации лиц и выделения антропометрических точек на изображениях и видеопоследовательностях на основе цветовой сегментации кожи в различных цветовых пространствах. Алгоритм нормализации и распознавания лиц на основе метода главных компонентов с занесением и хранением признаков обобщенного лица в базе данных. Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на всероссийской конференции «Техническое зрение в системах управления» (Москва, И), и международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, , ), всероссийской научно-практической конференции «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, ), X всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, ), IX международной научно-технической конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века» (Воронеж, ), всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука Технологии Инновации» (Новосибирск, ), всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Решетневские чтения» (Красноярск, , гг. Актуальные проблемы авиации и космонавтики» (Красноярск, ), а также на научных семинарах лаборатории систем цифровой обработки изображений СибГАУ. Публикации. ВАК для публикации результатов диссертационных исследований, тезисов докладов, 2 свидетельства, зарегистрированных в Российском реестре программ для ЭВМ. Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложения. Основной текст диссертации содержит 6 страницы, изложение иллюстрируется рисунками и 8 таблицами. Библиографический список включает 2 наименования.