Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Дисертаційні роботи України
Технічні науки
Системи та засоби штучного інтелекту

Диссертационная работа:

Палій Ігор Орестович. Методи виявлення облич в системах комп'ютерного розпізнавання на основі комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів : Дис... канд. наук: 05.13.23 - 2009.

смотреть введение
Введение к работе:

Актуальність теми. Розвиток обчислювальної техніки та науки сприяв автоматизації не тільки рутинної людської діяльності, але й виконання задач, які раніше не могли успішно вирішуватися без участі людини, однією з яких є розпізнавання образів. У даний час широкого розповсюдження набули системи комп’ютерного розпізнавання для автоматичної ідентифікації людини, світовий ринок яких у 2009 році за прогнозами становитиме близько $3,5 млрд. Більшість таких систем базуються на використанні біометричних ознак людини, наприклад, обличчя. Системи комп’ютерного розпізнавання облич, як правило, складаються із двох основних частин: виявлення і розпізнавання обличчя. Ціллю процедури виявлення є знаходження координат усіх облич, присутніх на зображенні, а також максимальне відкидання фонових ділянок, що зменшує об’єм оброблюваної інформації для процедури розпізнавання. При цьому інформаційні технології виявлення облич (ВО) впроваджені з використанням різних за характеристиками апаратних засобів: від персональних комп’ютерів до портативних пристроїв. Тому основними вимогами до процедури ВО є достовірність і швидкодія в умовах обмежених обчислювальних ресурсів.

Незважаючи на те, що виявленню і розпізнаванню образів присвячено багато робіт як вітчизняних (С.Г. Антощук, В.М. Крилов, В.П. Машталір, К.В. Муригін, К.М. Нюнькін, Є.П. Путятін, Б.П. Русин, Л.І. Тимченко, М.І. Шлезінгер та ін.), так і зарубіжних вчених (Т. Веттер, В.П. Вєжнєвєц, П. Віола, К. Гарсіа, М. Джонс, Т. Кенейд, П.П. Кудряшов, Т. Поджіо, Р.Х. Садихов, В.В. Старовойтов, Г. Роулі, М. Янг та ін.), існуючі методи ВО мають ряд недоліків, так як забезпечують або високу достовірність, або високу швидкодію. Таким чином, відомі методи ВО не задовольняють висунутим вимогам, що робить актуальним розроблення нових або вдосконалення існуючих методів виявлення облич.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Основний зміст дисертаційної роботи складають теоретичні та практичні результати досліджень, проведених автором у Науково-дослідному інституті інтелектуальних комп’ютерних систем Тернопільського національного економічного університету при виконанні двостороннього україно-білоруського науково-дослідного проекту Державного фонду фундаментальних досліджень України “Розробка методів та алгоритмів виявлення і розпізнавання обличчя для систем відеоспостереження реального часу” (№ ДР 0105U008183, відповідальний виконавець) і науково-дослідної роботи “Покращення виявлення облич на основі комбінованого каскаду класифікаторів” (№ ДР 0107U012236, відповідальний виконавець) тематичного плану науково-дослідних робіт Тернопільського національного економічного університету на 2008 рік.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційного дослідження є розроблення методів виявлення облич в системах комп’ютерного розпізнавання на основі комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів для підвищення достовірності і швидкодії при обмежених обчислювальних ресурсах. Для досягнення даної мети необхідно вирішити наступні завдання:

проаналізувати існуючі методи виявлення облич в системах комп’ютерного розпізнавання і розробити узагальнену інформаційну модель процесу виявлення облич;

розробити та експериментально дослідити методи виявлення облич на основі комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів для обробки півтонових зображень;

розробити та експериментально дослідити нейромережевий метод виявлення облич на кольорових зображеннях;

розробити інформаційну технологію виявлення облич для систем комп’ютерного розпізнавання і провести аналіз її достовірності та швидкодії.

Об’єкт дослідження – системи комп’ютерного розпізнавання облич.

Предмет дослідження – нейромережеві методи виявлення облич на півтонових і кольорових цифрових зображеннях.

Методи дослідженняметоди системного аналізу при розробленні узагальненої інформаційної моделі виявлення облич; методи обробки зображень і теорія штучних нейронних мереж для підвищення достовірності і швидкодії процесу виявлення облич; методи математичної статистики при дослідженні достовірності запропонованих нейромережевих методів виявлення облич; методи об’єктно-орієнтованого моделювання та програмування при розробленні інформаційної технології виявлення облич.

Наукова новизна отриманих результатів. У ході виконання дисертаційного дослідження були отримані наступні основні результати, які відбивають наукову новизну роботи:

вперше розроблено узагальнену інформаційну модель процесу виявлення облич на основі багаторівневого комбінованого каскаду класифікаторів, що дозволило покращити методи виявлення облич на півтонових і кольорових зображеннях;

вперше розроблено метод виявлення облич шляхом використання комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів, який містить додатковий рівень верифікації облич-кандидатів, представлений згортковою нейронною мережею, що дозволило підвищити достовірність виявлення;

удосконалено метод верифікації облич-кандидатів за рахунок обробки зображення обличчя-кандидата згортковою нейронною мережею за один етап, що дозволило підвищити швидкодію комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів;

удосконалено метод формування навчальної вибірки згорткової нейронної мережі шляхом врахування адаптивного співвідношення позитивних/негативних навчальних прикладів (зображень облич/необлич), що дозволило підвищити достовірність класифікації позитивних прикладів;

одержав подальший розвиток метод виявлення облич на кольорових зображеннях шляхом використання комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів із рівнем виявлення облич-кандидатів на основі сегментації за кольором шкіри у двох кольорових просторах, що дозволило підвищити швидкодію та достовірність виявлення облич.

Практичне значення отриманих результатів. На основі запропонованих у дисертаційній роботі методів розроблено інформаційну технологію виявлення облич, яка програмно реалізована в середовищі Microsoft Visual Studio Team System 2008 на мові програмування С++ з використанням бібліотек Intel Open Computer Vision Library та Intel Integrated Performance Primitives. Теоретичні та практичні результати роботи використані:

при розробленні програмних модулів підсистеми ВО для системи відеоспостереження в лабораторіях кафедри електронно-обчислювальних машин Білоруського державного університету інформатики та радіоелектроніки, Мінськ, Республіка Білорусь (акт про впровадження від 29.05.2008р.), що дозволило підвищити ймовірність правильного позитивного виявлення на 0,05 і знизити ймовірність хибного позитивного виявлення на 30%;

при розробленні програмних модулів підсистеми ВО для системи контролю доступу в Науково-дослідному інституті інтелектуальних комп’ютерних систем Тернопільського національного економічного університету (акт про впровадження від 10.11.2008р.), що дозволило підвищити ймовірність правильного позитивного виявлення на 0,08 і знизити ймовірність хибного позитивного виявлення на 24%;

у навчальному процесі при викладанні дисциплін “Комп’ютерні системи автоматичної ідентифікації”, “Теорія нейронних мереж” та “Людино-комп’ютерна взаємодія” на кафедрі інформаційно-обчислювальних систем та управління Тернопільського національного економічного університету (акт про впровадження від 20.10.2008р.).

Особистий внесок здобувача. Усі основні результати, що виносяться на захист, отримані здобувачем особисто [1, 2, 3, 8]. У роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачу належать: у [13, 14] – проведення експериментальних досліджень різних кольорових просторів для сегментації за кольором шкіри і дослідження нейромережевого методу ВО; у [4, 10, 11, 12] – експериментальні дослідження каскадного підходу до створення класифікатора для ВО за допомогою комбінування каскаду на основі Хаар-подібних ознак і багатошарової нейронної мережі, дослідження методу формування навчальної вибірки багатошарової нейронної мережі, а також розроблення механізму прийняття облич-кандидатів; у [7, 9] – розроблення та експериментальні дослідження методу ВО шляхом застосування комбінованого каскаду класифікаторів, що складається із каскаду на основі Хаар-подібних ознак і згорткової нейронної мережі, удосконалення методу формування навчальної вибірки згорткової нейронної мережі; у [5] – удосконалення та експериментальні дослідження методу верифікації облич-кандидатів згортковою нейронною мережею; у [6] – удосконалення та експериментальні дослідження методу ВО на основі комбінованого каскаду класифікаторів для обробки кольорових зображень, розроблення інформаційної технології ВО.

Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи були висвітлені та обговорені на міжнародній науковій конференції “International Joint Conference on Neural Networks”, Будапешт, Угорщина, 2004р.; на восьмій та дев’ятій міжнародних наукових конференціях “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та комп’ютерної інженерії”, Львів-Славсько, Україна, 2006 та 2008р.; на третьому міжнародному симпозіумі “Artificial Neural Networks and Intelligent Information Processing”, Анжерс, Франція, 2007р.; на дев’ятій міжнародній науковій конференції “Pattern Recognition and Information Processing”, Мінськ, Республіка Білорусь, 2007р.; на четвертому міжнародному симпозіумі “Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications”, Дортмунд, Німеччина, 2007р.; на міжнародних наукових конференціях “Комп’ютерні науки та інформаційні технології”, Львів, Україна, 2007 та 2008р.; на міжнародній конференції “Сучасні інформаційні та електронні технології”, Одеса, Україна, 2008р.; на міжнародній науково-технічній конференції “Штучний інтелект-2008”, Кацивелі, Україна, 2008р.; на восьмому науково-технічному семінарі Відділення IEEE Instrumentation & Measurement/Computational Intelligence Joint Societies секції “Україна”, Тернопіль, Україна, 2008р.

Публікації. Основні результати дисертаційної роботи знайшли повне відображення у 14 наукових роботах, які містять 4 статті (з них 3 одноосібні) у фахових виданнях зі списку спеціалізованих видань ВАК України, 1 стаття у закордонному фаховому виданні, 9 праць у збірниках міжнародних наукових конференцій.

Структура дисертації. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, викладених на 122 сторінках основного машинописного тексту, списку використаних джерел (153 найменування). Робота містить 58 рисунків, 10 таблиць та 11 додатків.

Подобные работы
Повхан Ігор Федорович
Автоматизація процесів алгоритмізації і програмування при побудові систем розпізнавання
Федоров Євген Євгенович
Розроблення алгоритмів та програмно-апаратних засобів систем розпізнавання мовних образів
Волченко Олена Володимировна
Комплексний метод побудови вирішуючих правил імовірнісних систем автоматичного розпізнавання, що навчаються
Хаймуді Ель Кхатір
Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об'єктів на основі штучних нейронних мереж
Ренгевич Олег Володимирович
Система автоматичного управління процесом окомкування на основі методів розпізнавання
Корчинськй Володимир Вікторович
Ефективність параметричних і кодових методів виявлення помилок в адаптивних системах зв’язку
Кухарев Юрій Олександрович
Безконтактні теплові методи виявлення трубопроводів та дефектів в них
Калашнікова Ольга Миколаївна
Система і магнітний метод для виявлення феромагнітних тіл у немагнітних середовищах
Яворський Богдан Іванович
Методи і програмне забезпечення радіотехнічних систем оперативного виявлення складних сигналів з невідомими параметрами
Шломчак Георгій Григорович
Виявлення закономірностей деформування металів зі складною реологією методами фізичного моделювання

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net