Курсовая работа: Машинное зрение
• идентификация лиц.
Модули применяются последовательно. Выделенные на текущем кадре изображения лиц поступают в систему индексации, которая в ответ указывает заданное количество «кандидатов» из хранящейся базы изображений лиц, наиболее похожих на текущее изображение. После этого процедура идентификации обрабатывает изображения лиц найденных кандидатов с целью их точного распознавания. Такой подход позволяет осуществлять полнофункциональную работу с «живым» видеопотоком с целью выделения и распознавания лиц по значительным объемам банков изображений в режиме, близком к режиму реального времени.
На рисунке 7 показаны составляющие описанной выше технологии обнаружения и распознавания лиц.
Рис.7. Система обнаружения и распознавания лиц
Показаны: текущее видеоизображение (слева вверху), результат выделения лица (справа вверху); результат поиска в индексированной базе изображений лиц (второй ряд изображений – найденные «кандидаты», среди которых могут быть и ложные); результат окончательной идентификации лица (третий ряд изображений – показаны только «кандидаты», успешно прошедшие идентификацию).
5.2.2. Система распознавания жестов руки человека
Распознавание жестов представляет собой обширную область приложений компьютерного зрения. Под «жестами» в широком смысле понимаются любые движения человеческого тела. В узком смысле обычно подразумеваются некоторые характерные движения рук человека, имеющие в определенной предметной области какие-либо определенные семантические значения. Распознавание жестов может использоваться для построения различного рода человеко-машинных интерфейсов, управления различными техническими средствами и системами виртуальной реальности.
В качестве простого примера можно рассмотреть систему распознавания жестов руки человека по изображениям от черно-белой видеокамеры низкого разрешения (рис.8). Система не требует предварительного обучения и устойчиво различает до 10 различных жестов
Рис.8. Простой пример системы распознавания жестов
5.3 Медицинские приложения
Особое место в области разработки систем компьютерного зрения занимают задачи медицинской диагностики. Основные задачи, которые должны решать здесь данные технологии, следующие: задача измерения объектов на рентгенограммах, компьютерных томограммах и современных цифровых ультразвуковых приборах, задача улучшения визуализации, задача восстановления трехмерных форм объектов. Наиболее современной и бурно развивающейся в области разработки медицинских диагностических приложений можно считать технологию, связанную с определением степени алкогольного и наркотического опьянения на основе анализа реакции зрачка пациента.
5.3.1. Системы для компьютерного анализа томографических изображений
При создании систем анализа томографических изображений общего назначения основной акцент делался на разработку процедур автоматической и полуавтоматической сегментации изображений. Реализованная схема алгоритма сегментации включает:
• первичную гистограммную сегментацию методом статистического выделения мод;
• формирование связных областей с заданными характеристиками методом слияния/разбиения.
Специально разработанный для данного класса задач метод статистического выделения мод позволяет оценивать количество и степень выраженности мод гистограммы (рис.9), опираясь на соответствующий график статистической производной.