Библиотечный каталог авторефератов Украины

де – ступінь нечіткої подібності за окремими контрольними точками.

Нечіткий ступінь подібності за контрольними точками запропоновано шукати у вигляді інверсії нечіткої відстані:

У четвертому розділі наведено результати експериментів і опис автоматизованої інформаційно-пошукової системи АІПС “Портрет”. Експерименти виконані окремо для двох методів, розроблених у дисертації: нечіткого словесного портрета та нечітких особливих областей обличчя. У процесі проведення експериментів використовувалась характеристика CMS (cumulative matching score), суть якої складається у наступному. Результатом пошуку за кожним образом із тестової вибірки є впорядкований за ступенем відповідності тестовому образу набір моделей із бази даних. Якщо в отриманому наборі образ, який шукається, знаходиться не більш ніж на r-ій позиції, то кажуть, що він розпізнаний за рангом r. Характеристика CMS – залежність відсотка розпізнавання від рангу r.

Під час тестування методу нечіткого словесного портрета були складені класичні та нечіткі моделі словесного портрета для 20 осіб (чоловіки у віці від 25 до 45 років). Моделі будувались на 38 ознаках зовнішності, з яких: 24 – метричного типу, 12 – експертного і 2 – похідного. Це такі ознаки: форма, горизонтальне профілювання, співвідношення висоти і ширини обличчя; лінія росту волосся; форма, висота, ширина, величина та нахил чола; контур, напрямок, взаєморозміщення, висота, ширина й довжина брів; контур, довжина, ступінь розкриття, положення і колір очей; вираженість вилиць; висота, ширина та виступання носа; глибина перенісся; контур, довжина і ширина спинки носа; положення основи носа; розмір, контур рота; положення кутів рота; загальне виступання і ширина кайм губ; висота, ширина, виступання і контур підборіддя.

Людині, не знайомій раніше із жодним з учасників експерименту, запропоновано по черзі ознайомитися із зовнішністю кожної з 20 осіб та скласти чіткий та нечіткий словесні портрети. Комп’ютерний експеримент показав, що нечітка модель має перевагу над чіткою: якість пошуку за рангом 1 зростає більш ніж на 15%: від 70% до 85%. Встановлено, що автоматично обчислений ступінь відповідності нечітких моделей словесного портрета адекватно відображає суб`єктивне уявлення людини про зовнішню подібність (зівставлення парних порівнянь із уявленням експертів склало більше 80%).

Тестування методу нечітких особливих областей проводилося на п`яти наборах фотографій облич людей у фас із бази даних FERET: галерейному наборі та чотирьох тестових (fafb, fafc, dup1 и dup2). Галерея складається із 1197 фотографій, fafb – 1196 фотографій, зроблених через малий проміжок часу після галерейних у тих самих умовах зйомки (але образи можуть відрізнятися виразом облич та положенням голови), fafc – 194 фотографій, виконаних іншою камерою при іншому освітленні (візуально зображення із набору fafc виглядають більш темними, ніж зображення із галерейного набору), dup1 – 722 фото, зроблених за 6-18 місяців після галерейних, dup2 – 234 фото, зроблених за 18-36 місяців після галерейних. На знімках представлені люди обох статей, різних рас та віку; на ряді зображень очі прикриті окулярами; зображення облич можуть різнитися за емоційним станом та за положенням (припускаються легкі повороти голови).

Проведено порівняння методу із зарубіжними аналогами. Графіки CMS, отримані на наборах fafb, подані на рис. 2. На графіку репрезентовані результати методів від US Army Research Laboratory (із позначкою arl); зумовлені вибором метрики варіанти методу власних облич (ef_hist); система компанії Excalibur Inc. (excalibur); методи, розроблені у Масачусетському технічному інституті (mit), університетах Південної Каліфорнії (usc) та Меріленд (umd). За сукупністю тестів запропонований у дисертації нечіткий метод показав результати сумірні із кращими зарубіжними аналогами: методами, розробленими в Масачусетському технічному інституті і університетах Південної Каліфорнії та Меріленд: на наборі fafb отримано результат більший за 96%, на наборі fafc – 75%, на dup_1 – 53%, на dup_2 – 38% за рангом 1.

Рис. 2. Порівняння методів ідентифікації облич на наборі fafb

Проведений підбір параметрів нечіткої моделі фотографії обличчя із метою оптимізації швидкості пошуку. Використавши різні комбіновані критерії, які включають результативність пошуку та його швидкість, виділені набори параметрів, за яких відсоток вдалого пошуку та його швидкість склали відповідно: 92% та 84072 фот/c; 95% та 28584 фот/c; 96% та 5810 фот/c, що дозволяє працювати з великими базами даних в режимі реального часу.

На основі результатів, отриманих у другому і третьому розділах дисертації, розроблена автоматизована інформаційно-пошукова система АІПС “Портрет”. Система побудована на триланковій клієнт-серверній архітектурі, яка зарекомендувала себе в проектуванні великих ERP-систем. Система має три рівні: презентаційний рівень, рівень додатків та рівень баз даних. Третій рівень системи репрезентований СУБД MySQL. Система працює в двох режимах: режимі реєстрації запису та режимі запиту.

У режимі реєстрації запису система дозволяє в автоматичному режимі за допомогою вбудованого модуля фотоаналізу, що працює з фотографіями в фас і профіль – виділяти основні метричні ознаки. Після автоматичного обчислення нечітких ознак метричного типу в автоматизованому режимі вводяться експертні ознаки, та, після обчислення нечітких ознак похідного типу на основі продукційних нечітких правил, які містяться в базі даних, нечіткі моделі словесних портретів та фотографій додаються до бази даних.

Система дозволяє працювати із запитами, введеними як за допомогою користувача повністю в ручному режимі, так і складеними за допомогою модуля фотоаналізу. Під час тестування система показала цілком логічні результати, а швидкість пошуку за нечітким словесним портретом склала більше 1000 записів за секунду.

У додатках наведено довідкові дані, які використовуються при створенні нечіткої моделі-еталона словесного портрета, а також акти про впровадження.

ВИСНОВКИ

У дисертації запропоновано подальший розвиток і нове розв`язання актуальної проблеми пошуку інформації в гетерогенних інформаційних системах. Основні результати роботи сформульовані таким чином.

1. Проведений аналіз існуючих підходів до пошуку інформації у гетерогенних БД виявив недоліки методів пошуку за словесною та графічною моделями портрета обличчя людини: класичному методу словесного портрета властиві проблеми порогових оцінок та категоричності при формувані моделі зовнішності, що суттєво зменшує результативність пошуку; методи пошуку за цифровими графічними моделями зображення обличчя, по-перше, реалізовані у вигляді закритих систем, що ускладнює їх інтеграцію до автоматизованих інтелектуальних пошукових систем, і, по-друге, або не характеризуються достатньою швидкістю, або потребують наявності навчальної вибірки, або дуже критичні до вхідних зображень.

2. Подолання вказаних недоліків можливе на основі моделей, які враховують особливості сприйняття людиною інформації про обличчя людини, досліджених в когнітивній психології. Запропоновано формалізувати словесну та графічну моделі портрета обличчя на основі апарату теорії нечітких множин.

3. Модель нечіткого словесного портрета, як систему нечіткого виведення, розроблено з урахуванням досвіду застосування класичного методу словесного портрета. Запропонований підхід до формування фазифікаторів, що ґрунтується на поняттях точок максимальної відповідності та областей домінування, дозволив використати досвід, накопичений в криміналістиці, для обчислення функції приналежності нечітких ознак метричного типу. Новий підхід до знаходження ступеня входження однієї нечіткої множини в іншу дозволив подолати протиріччя, які були виявлені для класичного підходу.

4. Результати комп`ютерних експериментів показали, що: при переході до моделі нечіткого словесного портрета результативність пошуку зростає більш ніж на 15% (з 70 до 85%) порівняно з класичною моделлю; автоматично обчислений ступінь нечіткого порівняння моделей словесного портрета більш адекватно відображає суб`єктивне уявлення людини про зовнішню схожість.

5. Розроблено метод нечіткого пошуку фотографій у базі даних, що ґрунтується на даних, отриманих у психології сприйняття, психофізиці та криміналістиці, що базується на протиставленні особливих областей обличчя.

6. На основі отриманих психологами графів сакадичних рухів очей виділено п`ять таких областей: “права зінична”, “ліва зінична”, “передньоносова”, “ротова” та “середньоносова”. Кожна з цих областей репрезентована набором нечітких множин, які характеризують направлення контуру в контрольних точках, що належать цим особливим областям.

7. Проведений на базі фотографій FERET комп`ютерний експеримент показав, що розроблений метод нечітких особливих областей за результативністю пошуку не поступається кращим зарубіжним аналогам. Залежно від параметрів моделі швидкість пошуку може становити від 5810 фот\с (результативність пошуку 96%) до 84072 (результативність – 92%) на ПЕОМ класу P-IV 2,8MHz, що дозволяє використовувати запропонований метод для роботи з великими базами даних у реальному часі.

8. Розроблені й запропоновані в дисертаційній роботі методи пошуку за запитом, представленим словесною та графічною інформацією про обличчя людини, дозволяють розширити можливості існуючих інформаційно-пошукових систем та поширити їх на гетерогенні інформаційні системи.

9. Розроблена автоматизована інформаційно-пошукова система АІПС “Портрет”, у якій були реалізовані запропоновані в роботі методи і моделі, впроваджена в ДД ВАТ “Укртелеком”. Теоретичні та практичні результати дисертаційної роботи використовуються на кафедрі Комп`ютерних технологій у навчальному процесі та науковій роботі у створені інтелектуального порталу “Донбас”.

СПИСОК  ОПУБЛІКОВАНИХ  АВТОРОМ  РОБІТ

ЗА  ТЕМОЮ  ДИСЕРТАЦІЇ

Фахові видання:

1. Григорьев А.В. Методика нечёткого словесного портрета // Вестник Херсонского государственного технического университета №1(19) – 2004, Херсон: “Олди-плюс”, 2004.– с. 100-104.
2. Григорьев А.В., Каргин А.А. Нечеткий метод к идентификации человека по фотопортрету // Радіоелектроніка, Інформатика, Управління № 2(12) – 2004, Запоріжжя: ЗНТУ, 2004. – с. 131 – 135.
3. Григорьев А.В. О нечёткой импликации и степени нечёткого вхождения одного нечёткого множества в другое // Вісник Донецького університету,  Сер. A. Природничі науки, 2005, вип. 1, Донецьк: ДонНУ, 2004. – с. 416-419.
4. Григорьев А.В., Каргин А.А. Метод нечеткого поиска неизвестного лица по фотопортрету // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Обчислювальна техніка та автоматизація”. Вип. 88. – Донецьк, ДонНТУ, 2005. – с. 113-119.
5. Григорьев А.В., Каргин А.А. Сравнение методик нечёткого и классического словесного портрета // Радиоэлектроника и информатика № 1(30) – 2005, Харьков: ХНУРЭ, 2005. – с. 122-125.

Особистий внесок здобувача в публікаціях: [2, 4] – розробка нечіткої моделі представлення фотопортрета та нечіткого методу пошуку фотопортрета в базі даних; [5] – розробка моделі нечіткого словесного портрета та її порівняння із класичною моделлю.

Не фахові видання:

1. Григорьев А.В., Каргин А.А. Технология представления зрительных образов в ситуационных интеллектуальных машинах с использованием концепции нечёткого динамического процесса // “Оптоелектронні інформаційно-енергетичні технології”. Збірник тез доповідей міжнародної науково-технічної конференції молодих вчених, аспірантів та студентів, м. Вінниця, 24-26 квітня 2001 року. – Вінниця: ВДТУ, 2001. – с.46.
2. Григорьев А.В., Петренко Т.Г. Универсальная интеллектуальная оболочка, как инструмент приобретения знаний // Материалы университетской научно-технической конференции по итогам НИР 1999-2000 гг. Выпуск: Естественные науки. Физические и компьютерные науки. /гл. редактор А.Г. Милославский/ ДонНУ, 2001. – с.125-128.
3. Григорьев А.В., Каргин А.А. Технология представления зрительных образов в СИМ с использованием концепции нечёткого ситуационного динамического процесса // Материалы университетской научно-технической конференции по итогам НИР 1999-2000 гг. Выпуск: Естественные науки. Физические и компьютерные науки. /гл. редактор А.Г. Милославский/ ДонНУ, 2001. – с. 109.
4. Григорьев А.В., Каргин А.А. Интерпретация графических данных // Современные информационные и электронные технологии: Труды третьей международной научно-практической конференции, 21–24 мая 2002.–Одесса: Одесский национальный политехнический университет, ОАО “Нептун”, 2002. – с. 107.
5. Григорьев А.В., Каргин А.А., Борухсон В.Е., Асланов А.Е. Извлечение, представление и обработка глубинных знаний в интеллектуальных машинах в ИНТЕРНЕТ. // Современные информационные и электронные технологии: Труды четвертой международной научно-практической конференции, 19–23 мая 2003.–Одесса: Одесский национальный политехнический университет, ОАО “Нептун”, 2003. – c. 93.
6. Григорьев А.В. Нечеткая модель поиска в базе данных преступника по словесному описанию портрета // Современные информационные и электронные технологии: Труды пятой международной научно-практической конференции, 17–21 мая 2004.–Одесса: Одесский национальный политехнический университет, ОАО “Нептун”, 2004. – c. 120.
7. Григорьев А.В., Петренко Т.Г. Ситуационный вывод оценки знаний на основе интеллектуальной обучающей оболочки // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті, №4(25) – 2000. – Харків: ХДАЗТ, 2000. – с. 109.

       Особистий внесок здобувача в публікаціях: [1, 3, 4] – розробка моделі представлення графічних даних у ситуаційних інтелектуальних машинах; [2, 7] – розробка нечіткого методу оцінки знань; [5] – лінгвістична модель представлення графічної інформації на основі поняття особливих областей зображення.

АНОТАЦІЯ

       Григор`єв А.В. Автоматизована інформаційно-пошукова система, що ґрунтується на нечіткій моделі портрета людини. – Рукопис.

       Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – “Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології”. – Донецький національний університет, Донецьк, 2005 р.

У дисертаційній роботі досліджено сучасний стан проблеми представлення інформації про зовнішність людини: словесне і графічне її представлення. В основу вирішення першої задачі покладений метод словесного портрета. Показано, що для словесного портрета мають місце проблеми порогових оцінок та категоричності, для подалання яких запропоновано модель нечіткого словесного портрета. Експериментально встановлено, що перехід до нечіткої моделі збільшує результативність пошуку на 15%.

Розроблено нечітку модель фотопортрета обличчя, що ґрунтується на представленні нечіткими характеристиками контуру в особливих областях зображення. На основі отриманих психологами графів сакадичних рухів очей виділено п`ять таких областей: “права зінична”, “ліва зінична”, “передньоносова”, “ротова” та “середньоносова”. Під час тестування метод нечітких особливих областей продемонстрував один з найкращих результатів порівняно із зарубіжними аналогами. Встановлено, що за високої результативності (близько 92%) швидкість порівняння становить приблизно 84 тис. фот. / сек.

На основі запропонованих методів і моделей розроблена інформаційно-пошукова система.

Ключові слова: автоматизовані інформаційно-пошукові системи, словесний портрет, розпізнавання облич, нечіткі моделі.

АННОТАЦИЯ

       Григорьев А.В. Автоматизированная информационно-поисковая система, основанная на нечёткой модели портрета человека. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – “Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии”. – Донецкий национальный университет, Донецк, 2005 г.

В диссертационной работе исследовано современное состояние проблемы представления и обработки информации о лице человека. Изучено два аспекта: словесное и графическое представление лица. В основу решения первой задачи положен используемый в криминалистике метод словесного портрета. Показано, что проблемы пороговых оценок и категоричности могут быть решены путём введения модели нечёткого словесного портрета. Разработана информационная технология, включающая этапы формирования нечёткой модели-эталона словесного портрета лица, нечёткого запроса и нечёткого поиска в базе данных. Решена задача нахождения функции принадлежности для признаков словесного портрета. Экспериментально установлено, что переход к нечёткой модели увеличивает результативность поиска на 15% (с 70 до 85%). Установлено, что степень нечёткого сравнения двух моделей нечёткого словесного портрета более адекватно отражает субъективное представление о сходстве по внешнему облику.

Разработана нечёткая модель представления фотопортрета лица, основанная на представлении нечёткими характеристиками особых областей, привлекающих к себе наибольшее внимание человека при рассматривании. На основе полученных психологами графов саккадичних движений глаз выделено пять таких особых областей: “правая зрачковая”, “левая зрачковая”, “передненосовая”, “ротовая” и “средненосовая”. Математически обоснованные выражения для вычисления функции принадлежности нечётких характеристик контура, а также нечёткой степени близости двух моделей. При тестировании метод особых областей показал результат на уровне лучших зарубежных аналогов. Проведена оптимизация качественно-скоростных показателей системы, установлено, что при высокой результативности поиска (порядка 92%), скорость сравнения составляет порядка 84 тыс. фот / сек, что позволяет использовать метод особых областей в псевдореальном времени.

На основе предложенных методов и моделей разработана интеллектуальная поисковая система.

Ключевые слова: автоматизированные информационно-поисковые системы, словесный портрет, распознавание лиц, нечёткие модели.

ANNOTATION

Grigoriev A.V. Automated informational searching system based on fuzzy model of human portrait. – Manuscript.

The dissertation is aimed for obtaining the scientific degree of the candidate of engineering science on specialty 05.13.06 – "The automated control systems and progressive information technologies". – Donetsk national university, Donetsk, 2005.

In this dissertation work the recent problems regarding the presentation of human appearance information are researched. Here both the verbal and graphical representation of the available information is considered. The method of the verbal portrait was put as the basis for solving the first problem. It has been shown that for the classical verbal portrait the problems of threshold estimations and accuracy take place. To solve them the fuzzy verbal portrait model was introduced. Experiments showed that the fuzzy model allows increment of the search effectiveness by 15%.

Fuzzy model of the face photo portrait based on fuzzy edge characteristics of the special picture regions representation was developed. During the testing the fuzzy method of the special regions has showed one of the best results in comparison with the foreign analogs. It is observed that with the high effectiveness (near 92%) the comparison speed is about 84000 photos per second.

On the basis of the introduced methods and models informational searching system was developed.

Key words: automated informational searching systems, verbal portrait, face recognition, fuzzy models.