Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
Топ:
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного хозяйства...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Интересное:
Как мы говорим и как мы слушаем: общение можно сравнить с огромным зонтиком, под которым скрыто все...
Инженерная защита территорий, зданий и сооружений от опасных геологических процессов: Изучение оползневых явлений, оценка устойчивости склонов и проектирование противооползневых сооружений — актуальнейшие задачи, стоящие перед отечественными...
Искусственное повышение поверхности территории: Варианты искусственного повышения поверхности территории необходимо выбирать на основе анализа следующих характеристик защищаемой территории...
Дисциплины:
2022-09-29 | 40 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Создание ПО на базе ОС Android 2.3.7 для автоматической идентификации человека с помощью выявления характеристик его лица на фотографии.
Цель работы:
Изучить метод Виолы-Джонса в библеотеке OpenCV, метод Хаара и интегральное представление изображения, а также изучить алгоритмы интеллектуальной обработки изображений и научится их применять в библеотеке J ava S cript.
Введение
Распознавание лиц — практическое приложение теории распознавания образов, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на фотографии и, в случае необходимости, идентификация персоны по лицу. Функцию идентификации людей на фотографиях уже активно используют в программном обеспечении для управления фотоальбомами
Метод Виолы-Джонса (Viola-Jones) (по фамилиям двух его авторов). Хотя метод был разработан и представлен в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом, он до сих пор на момент написания моего поста является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени. Предназначен для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени (например, на кадрах видео-потока). Метод отвечает на вопросы: "есть ли на изображении лица людей?", и "где они, предположительно, находятся?".
Основные принципы, на которых основан метод, таковы:
1) используются изображения в интегральном представлении, что позволяет вычислять быстро необходимые объекты;
Используются признаки Хаара, с помощью которых происходит поиск нужного объекта (в данном контексте, лица и его черт);
Используется бустинг (от англ. boost – улучшение, усиление) для выбора наиболее подходящих признаков для искомого объекта на данной части изображения;
|
Все признаки поступают на вход классификатора, который даёт результат «верно» либо «ложь»;
Используются каскады признаков для быстрого отбрасывания окон, где не найдено лицо.
Признаки Хаара
Признак — отображение f: X => Df, где Df — множество допустимых значений признака. Если заданы признаки f1,…,fn, то вектор признаков x = (f1(x),…,fn(x)) называется признаковым описанием объекта x ∈ X. Признаковые описания допустимо отождествлять с самими объектами. При этом множество X = Df1* …* Dfn называют признаковым пространством [1].
Признаки делятся на следующие типы в зависимости от множества Df:
бинарный признак, Df = {0,1};
Номинальный признак: Df — конечное множество;
Порядковый признак: Df — конечное упорядоченное множество;
Элементы матрицы рассчитываются по следующей формуле:
где I(i,j) — яркость пиксела исходного изображения.
Каждый элемент матрицы II[x,y] представляет собой сумму пикселов в прямоугольнике от (0,0) до (x,y).
Расчет матрицы занимает линейное время, пропорциональное числу пикселов в изображении.
Исследование машинного зрения, разработка и оптимизация кода.
Распространение информации по машинному зрению, разработка общей инфраструктуры на которой могли бы основываться разработчики, код должен быть удобочитаем и передаваем.
Состоит из нескольких модулей:
CXCORE – Ядро, содержит:
Базовые структуры
Матричную алгебру
Алгоритмы работы с памятью
§ Алгоритмы преобразования типов
Алгортмы для обработки ошибок
Функции для записи/чтения XML файлов
Функции для работы с 2D графиками
CV – Модуль обработки изображений, работа с компьютерным зрением, содержит:
§ Функции для работы с изображениями (преобразование, фильтрация и т.д.)
Функции для анализа изображений (поиск контуров, гистограммы и т.д.)
Алгоритмы анализа движений, слежение за объектами
§ Алгоритмы распознания объектов (лиц, предметов)
|
Алгоритмы для калибровки камер
ML – Машинное обучение:
Функции для классификации и анализа данных
HighGUI – Модуль для создания пользовательского интерфейса, отвечает за:
Создание окон
Вывод изображений
Захват видео из файлов и камер
Чтение/Запись изображений
CVCAM – Захват видео с цифровых камер
CVAUX – Устаревшие функции:
Пространственное зрение
Нахождение и описание черт лица
Поиск стерео соответствий
Описание текстур
« Машинное обучение — это наука, изучающая компьютерные алгоритмы, автоматически улучшающиеся во время работы» (Michel, 1996)
Список используемой литературы и ссылки на web-страницы:
http://face-rec.org/general-info/ (помогло сформулировать цель) Загребский университет, Факультет электротехники и вычислительной техники Департамент беспроводных коммуникаций. Профессор Mislav Grgic, доктор философии и Кресимир Делач, доктор философии
http://habrahabr.ru/post/102919/ (Интегральное представление изображений) Статья Павела Торгашова
http://habrahabr.ru/post/133826/ (Метод Виолы-Джонса (Viola-Jones) как основа для распознавания лиц) статья ника в сети «skynoname» (найти разрешение (http://habrahabr.ru/users/nickbbc/)
http://habrahabr.ru/post/198338/ (Использование каскада Хаара для сравнения изображений) статья Мальцева Антона
Javascript
http://shvetsgroup.com/ru/blog/js-css-optimisation
http://habrahabr.ru/post/123635/
http://habrahabr.ru/post/187452/
https://github.com/joyent/node/wiki/modules#graphics
http://iss.norcity.ru/modules.php
http://shvetsgroup.com/ru/blog/js-css-optimisation
Создание ПО на базе ОС Android 2.3.7 для автоматической идентификации человека с помощью выявления характеристик его лица на фотографии.
Цель работы:
Изучить метод Виолы-Джонса в библеотеке OpenCV, метод Хаара и интегральное представление изображения, а также изучить алгоритмы интеллектуальной обработки изображений и научится их применять в библеотеке J ava S cript.
Введение
Распознавание лиц — практическое приложение теории распознавания образов, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на фотографии и, в случае необходимости, идентификация персоны по лицу. Функцию идентификации людей на фотографиях уже активно используют в программном обеспечении для управления фотоальбомами
Метод Виолы-Джонса (Viola-Jones) (по фамилиям двух его авторов). Хотя метод был разработан и представлен в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом, он до сих пор на момент написания моего поста является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени. Предназначен для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени (например, на кадрах видео-потока). Метод отвечает на вопросы: "есть ли на изображении лица людей?", и "где они, предположительно, находятся?".
|
Основные принципы, на которых основан метод, таковы:
1) используются изображения в интегральном представлении, что позволяет вычислять быстро необходимые объекты;
|
|
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!