Интеллектуальная обработка изображений и технология распознавания лиц

Введение 3
Основная часть 4
1 Эмпирический метод 4
1.2 Метод построения гистограмм 5
2 Метод основанный на шаблонах 7
2.1 Метод определения лица с помощью статичных шаблонов 7
2.2 Метод распределения опорных точек 8
3 Метод характерных инвариантных признаков 8
3.1 Метод обнаружения лиц в сложных сценах 9
3.2 Метод группировки признаков 9
4 Метод обучающийся системы 10
Заключение 11
Список литературы 13

Весь текст будет доступен после покупки

Обнаружение лица при решении технологических задач высокого уровня стоит далеко не на последнем месте. В эти задачи входят распознавание лица и его деталей, мимики. Информация о присутствии лиц и о его количестве на изображении становится полезной в сферах безопасности в таких общественных местах как метро и аэропорты. Также данная технология может применяться в автоматических системах предотвращения несчастных случаев; при работе с интеллектуальным интерфейсом, нацеленным непосредственно на прямой контакт с лицом человека; для определения точки фокусировки при фотосьемке; в разработке системы машинного зрения в робототехнике. Идентификация личности на основе биометрических показателей человека является популярным способом соблюдения безопасности. В отличие от отпечатков пальца или радужной оболочки глаза идентификация личности с помощью лица не требует физического контакта с устройством и с учетом стремительного развития цифровой техники является наиболее приемлемой для массового применения. Задача распознавания лиц является задачей высокого уровня по следующим причинам: лицо человека – это динамический объект, имеющий высокую степень изменчивости, такие факторы как цвет кожи; форма лица; различная степень освещенности, определяющаяся типом, направлением и количеством источника света; частичное перекрытие лиц другими объектами сцены; необходимость распознавания лиц, имеющих произвольные положения в пространстве значительно усложняют задачу. Хотя у этой технологии есть и негативная сторона – распознавание лиц станет отличным инструментом для поддержания тотального контроля над пользователями со стороны корпораций и государств. Также технология распознавания лиц может стать отличным инструментом для маркетинга. Нам даже не придется проходить аутентификацию в крупных поисковых системах. По уже составленной базе данных запросов, корпорации будут предлагать нам свои товары, нацеливаясь на более узкую аудиторию. Для успешного выполнения распознавания лица, необходимы алгоритмы, позволяющие обеспечить высокую скорость работы и минимальное количество ложных совпадений. Поставленной целью является проведение анализа существующих методов локализации и распознавания лиц, а также подходов к системам распознавания лиц.

Весь текст будет доступен после покупки

Основная часть
Алгоритмы распознавания лиц можно разбить на следующие методы:
• эмпирический метод;
• метод характерных инвариантных признаков;
• метод шаблонов;
• метод обучающийся системы.
1 Эмпирический метод
Подход эмпирического метода заключается в наборе правил, которые характеризуют некоторый фрагмент изображения, сравнивая его с чертами человеческого лица. Эти правила пытаются обосновать отличительные черты лица человека, способные отделить его от других объектов на изображении. Самые примитивные правила:
• центральная часть лица имеет схожую гамму цветов и яркость;
• значительное отличие в яркости центральной части лица и его верхней части, то есть области нахождения волос;

Весь текст будет доступен после покупки

1. Introduction to Face Recognition // Информационный портал «what-when-how». URL: http://whatwhen-how.com/face-recognition/introduction-to-face-recognition-part-1/ (дата обращения: 29.11.2017).
2. Применение нейросетей в распознавании изображений // Информационный портал «Geektimes». URL: https://geektimes.ru/post/74326/ (Дата обращения: 29.11.2017).

Весь текст будет доступен после покупки