'

Методы обработки графических изображений

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Методы обработки графических изображений


Слайд 1

Распознавание человека по изображению лица Плюсы: не требуется специальное или дорогостоящее оборудование; не нужен физический контакт с устройствами. Минусы: система не обеспечивает 100%-ой надёжности идентификации


Слайд 2

Основные классы решаемых задач поиск в больших базах данных; контроль доступа; контроль фотографий в документах. Ошибкой первого рода называется ситуация, когда объект заданного класса не распознаётся (пропускается) системой. Ошибка второго рода происходит, когда объект заданного класса принимается за объект другого класса.


Слайд 3

Проблемы при распознавании: Изменения масштаба Изменение условий освещения Изменения ориентации изображения Сдвиг изображения Изменения ракурса объекта Внутриклассовые различия Помехи на изображении


Слайд 4

Алгоритмические особенности методов распознавания Способы сравнения изображений Использование обучающего набора примеров Полнота использования информации изображения Аналитические и эмпирические методы Использование обобщенной модели объекта Использование последовательности кадров Возможность реконструкции входного изображения Обнаружение лица человека на изображении Определение ракурса лица на изображении Определение характеристик личности Потребность в предобработке изображений


Слайд 5

Способы сравнения изображения Разделение исходного пространства признаков на области; Выделение ключевых областей на изображении и их сравнение; Анализ искажения изображений.


Слайд 6

Слева – кластеризация, справа – разделяющие поверхности в пространстве признаков Пример искажения решётки исходного изображения


Слайд 7

Использование обучающего набора примеров По характеру использования обучающего набора методы распознавания лиц можно разделить на два класса: в первом классе в процессе настройки не используют обучающие примеры; во втором классе методы, для извлечения признаков, используют анализ обучающей выборки.


Слайд 8

Учёт свойств изображения в методах распознавания Цветовая информация Восстановление трёхмерной формы объекта на изображении Учёт двумерности изображения Учёт локальной связности и локальных деформаций изображения Учёт глобальных вариаций изображения Способы устранения избыточности изображения Преобразования исходного изображения


Слайд 9

Методы распознавания человека по изображению лица


Слайд 10

Метод главных компонент применяется для сжатия информации без существенных потерь информативности. Метод главных компонент в применении к изображениям лиц так же называют методом собственных лиц.


Слайд 11

а) выровненное изображение лица, б) реконструкция по 85-и главным компонентам, в) JPEG-реконструкция (530 байт)


Слайд 12

Метод главных компонент Основное преимущество применения анализа главных компонент – это хранение и поиск изображений в больших базах данных, реконструкция изображений. Основной недостаток – высокие требования к условиям съёмки изображений.


Слайд 13

Скрытые Марковские модели Схема Марковской модели, пример последовательности наблюдений O и последовательности состояний S


Слайд 14

Псевдодвумерная скрытая Марковская модель


Слайд 15

Спасибо за внимание


×

HTML:





Ссылка: