Алгоритмы обработки и представления изображений лиц в пространстве канонических переменных

• Автор: Каменская, Екатерина Ивановна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 163 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ, ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ

1.1. Проблемы биометрии и метод ССА.

1.2. Тенденции развития технологий распознавания лиц на основе ССА.

1.3. Структура вычислений в ССА

1.4. Обзор применения и реализации ССА в задачах биометрии.

Выводы по главе

Глава 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ 2 ССА

2.1. Исходная идея метода 2 ССА.

2.2. Параллельный алгоритм 2 ССА

2.3. Каскадный алгоритм 2 ССА.

2.4. Методы верификации выполненного анализа.
2.5. Характеристики алгоритмов 2 ССА
2.6. Распознавание изображений лиц в рамках 2 ССА.
2.7. Регуляризация вычислений в ССА
2.7. Модели изображений лиц в ПКП
Выводы по главе
Глава 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ 2 ССА
3.1. Методология описания экспериментов
3.2. Базы изображений лиц, используемые в экспериментах
3.3. Оценка подобия образов в рамках 2 ССА
3.4. Исследование ПКП для семантически разных классов изображений
3.5. Распознавание изображений лиц в ПКП
3.5.1. Эксперименты на изображениях базы
3.5.2. Эксперименты на изображениях базы .ix.
3.5.3. Эксперименты на изображениях базы
Выводы по главе 3.
Глава 4. ОПИСАНИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ.
4.1. Состав комплекса программ
4.2. Описание демопрограмм.
4.3. Описание базовых модулей.
. Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЕ. Листинги основных программ
ВВЕДЕНИЕ


Основа используемых здесь методов сравнение текущего выражения лица с эталонами из баз, представляющих изображения с выражениями лиц. Это направление, как и первое, относительно хорошо изучено и уже переходит в плоскость практических разработок. Пример базы изображений i xi . Третье направление связано с распознаванием психофизического состояния людей. Проблемы этого направления проанализированы, обобщены и наиболее полно представлены в двух работах автора настоящей диссертации Е. Ниже представлены некоторые выдержки выполненного анализа и обобщения. Рисунок 1. Прежде всего, следует отметить, что оценка распознавание психофизического состояния людей в рамках биометрии связана с решением следующих задач i , . Психофизическое состояние человека оценивается, например, при подборе групп людей, выполняющих ответственную работу дежурство на военных объектах или пунктах авиадиспетчерских служб. Кроме того, задачей систем является обнаружение момента изменения психического перевозбуждение, беспокойство. Подобные задачи возникают, например, при оценке физического состояния водителей большегрузных машин дальнобойщиков, пилотов самолетов, машинистов поездов i Т. Распознавание психофизического состояния людей автоматическими системами одно из важных и актуальных сегодня направлений биометрии. Но в связи с тем, что между психологами и специалистами по распознаванию образов не установлено формальной и устойчивой передачи информации, это направление находится практически в зачаточном состоянии. Вопервых, пока все еще не известно, какими методами и в рамках каких компьютерных технологий можно описывать или читать информацию на лицах. Поэтому, например, физиогномика, болееменее понимаемая физиогномистами и психологами, на данный момент не может быть непосредственно переложена на язык компьютерных биометрических технологий. Скрытые связи между активными областями мозга и психофизическим состоянием человека выраженным на лице только сейчас начинают определяться и изучаться вместе психологами, математиками и специалистами по компьютерным технологиям и распознаванию образов. Вовторых, отсутствие какихлибо прецедентов формального описания базы знаний по физиогномике и отсутствие стандартных баз данных, на которых можно было бы проверять различные методики распознавания психофизического состояния, еще больше усугубляют эту ситуацию. Анализ текущего состояния трех рассмотренных выше направлений биометрических технологий, основанных на геометрии лица, представлен на рисунке 1. Анализ выполнен на основе работ ii , К. Т., i . Каменская Е. И., Е. Дудкин , . Знаками и в двух правых колонках отмечено наличие соответствующих разработок или их отсутствие. Как видно, третье направление в биометрии распознавание психофизического состояния людей практически не обеспечено соответствующими технологиями. Методы, инструменты и практика первых двух направлений не могут быть непосредственно использованы в третьем направлении, поскольку здесь сравниваются не лица между собой или их части, а скрытые связи между активными областями мозга и психофизическим состоянием человека, выраженным на лице. При этом собственно лицо это одно цифровое изображение или последовательность изображений его представляющих. Рисунок 1. Очевидно, что для развития третьего направления биометрии, необходимо развивать новые методы обработки изображений лиц и связанные с ними компьютерные технологии. В последнее время интересы специалистов по компьютерным технологиям и распознаванию образов обратились к методу анализа канонической корреляции i i i , как к методу, который позволяет согласовывать наблюдения за объектом с разных, внешне не связанных между собой, сторон. Метод ССА был представлен Хоттелингом в х годах прошлого столетия и изначально описывал соотношение между двумя одномерными рядами данных i М. Н., с прогнозом его применения к многомерным данным. Однако, сложность и объем вычислений в ССА привели к тому, что семьдесят лет ожиданий потребовалось на первое практическое применение ССА к наборам цифровых изображений.