Cuprins
- 1. Introducere 3
- 2. Recunoasterea fetei (vedere de ansamblu) 4
- 2.1. Aplicatii 4
- 2.2.Solutii 5
- 2.2.1. Analiza Karrhunen-Loeve (Eigenfaces) 5
- 2.2.2.Metodele de baza de caracateristica vectoriala 5
- 2.2.3. Modele deformabile 5
- 2.2.4. Machete bazate pe vederi multiple 5
- 2.2.5. Unduieli 5
- 2.2.6. Alte Programe 6
- 2.3. Rezultate 6
- 3. Faze ale recunoasterii fetei 6
- 3.1. Achizitia de imagine 6
- 3.2. Prelucrarea caracteristicilor 6
- 3.3. Segmenatrea 6
- 3.4. Extractia caracteristica 7
- 3.5. Cautare in baza de date 7
- 4. Achizitia de imagine 7
- 4.1. Dispozitiv de captura 7
- 4.2. Conditii esentiale ambientale 8
- 5. Prelucrarea imaginii 9
- 5.1. Filtre de netezire 9
- 5.1.1.Filtru mediu 9
- 5.1.2.Filtru median 10
- 5.1.3.Segmentarea Reddi 11
- 5.1.4.Generalizarea segmentatiei Reddi 11
- 5.2. Detectarea de muchie 12
- 5.2.1.Detectarea de muchie Prewitt 12
- 5.2.2.Detectarea de muchie Sobel 13
- 5.2.3.Detectarea de muchie SUSAN 13
- 5.3.Egalarile de histograma 14
- 5.4.Segmentarea culorii de baza 15
- 5.5. Transformarea morfologica 15
- 6. Segmentarea 17
- 6.1. Primul pas. Culoarea bazata pe regiuni selectate 18
- 6.2 Prelucrarea anticipata a formei fetei 21
- 6.2.1 Selecteaza mai complet umplutura regiuniei, 21
- 6.2.2 Minimalizarea regiuni de interes 27
- 6.3 Sporirea bazata pe intensitati ale conturului fetei. 29
- 6.3.1 Aproximarea fetei. 30
- 6.3.2 Producerea celei de a doua fete. 31
- 6.3.3 Concluzii ale acestei abordari 33
- 6.4 Largirea conturului fetei bazata pe profilul lateral 34
- 6.4.1 Aflarea profilului lateral folosind metoda SUSAN 34
- 6.4.2 Selectarea regiuni 38
- 6.4.3 Netezirea conturului. 40
- 7. Extragerea caracteristicilor 43
- 7.1. Caracteristici în funcţie de distanţă şi raţie 43
- 7.1.1 Detectarea sprâncenelor 43
- 7.1.2 Detectarea ochilor 43
- 7.1.3 Detectarea nasului 44
- 7.1.3 Detectarea gurii 44
- 7.1.5 Modelarea conturului feţei 44
- 7.2. Alte caracteristici 45
- 7.2.1. Proprietăţi geometrice 45
- 7.2.2. Transformări Fourier şi transformări Fourier discrete 48
- 7.2.3. Transformările Cosine discrete 49
- 7.3. Decompresie wavelet a imaginilor feţei 51
- 7.4. Probleme în extragerea caracteristicilor 52
- 8. Căutarea în baza de date. 53
- 8.1. Abordări pentru căutarea feţelor 53
- 8.2. Identificare folosind distanţele de caracteristici 54
- 9. Ghidul de aplicaţie segmentat 55
- 9.1. Detalii ale implementării 55
- 9.1.1. Interfaţa utilizator 56
- 9.1.2 Capturarea video 56
- 9.1.3. Rutine de procesare a imaginii 56
- 9.2. Mini Ghidul utilizator. 57
- 10. Concluzii şi îmbunătăţiri ulterioare 58
- Referinţe 61
- Anexa A - Algoritmi Matlab 63
- Anexa B - Iniţializarea DirectX 68
Extras din proiect
1. Introducere
Recunoasterea automata a fetei umane este o problema foarte complexa rezolvata de oameni cu o pereche de senzori foarte complex- ochii, si cu procesorul lor principal creierul.Rezultatul de recunoastere a identitatii folosind sisteme automate este un process foarte complex, deoarece mecanismele folosite de creierul nostru pentru a le rezolva sunt inca insufficient cunoscute.
Proiectul de recunoastere a fetei in care eu sunt implicat a fost inceput in Martie 2001, ca proiect oferit de Motorola Inc. (DALT. 2.4/2001) Membrii echipei au fost s.1. ing. Mihai V. Micea, prof. dr. ing.Vladimir Cretu, assist. Lucian Prodan si eu. Proiectul a inceput ca o cerceare referitoare la recunoasterea fetei umane. Dupa patru luni de cercetare si munca noi am dezvoltat o aplicatie Pc-based si un raport tehnic reprezentand rezultatele. Aplicatia a fost un prototip avand principala propunere de a testa algoritmi de recunoastere umana cu ajutorul fetei. Aplicatia foloseste o imagine de la camera web; de la preluarea imaginii el a extras caracteristicile figurii, si acestea le-a comparat cu vectorii caracteristici memorati in baza de date a aplicatiei. Rezultatul aplicatiei este imaginea capturata, marcata de pozitia caracteristicilor fetei (Figura 1) si recunoasterea identitatii persoanei in cazul in care caracteristicile sunt correct detectate. Aplicatia presupune un fundal monocrom si unele schimbari in conditiile ambientale.
Figura 1. Aplicatie test a proiectului DALT.2.4/2001
Rezultatele aplicatiei au fost acceptabile: tastand intr-o baza de date cu 10-20 oameni, raportul de recunoastere a fost aproximativ de 80-90%. Noi am identificat niste probleme pe care ne-am propus sa le eliminam in viitor. Aceste probleme sunt: dependenta de mediul inconjurator, calitatea modesta a fotografiei capturata, algoritmi precari pentru detectia unor caracteristici si nevoia de fundal monocrom.
Aceasta munca infatiseaza rezultatul obtinut in ultimul an. Cea mai importanta parte este focalizarea fetei, separatea acesteia de imaginea fundalului si alegera rezultatului correct dar pe scurt infatisarea intregului process de recunoastere a fetei de la imaginea capturata, prin la extragerea caracteristicilor corespunzatoare figurii pana la identificarea subiectului.
Urmatoarele capitole sunt structurate dupa cum urmeaza: Capitolul 1 prezinta introducerea cititorului la recunoasterea fetei si prezinta cateva din solutiile prezentului. Capitolul 2 pe scurt prezinta fazele recunoasterii. Fiecare capitol de la 3 la 7 prezinta una din fazele: Achizitia de imagine, procesarea, localizarea fatei cu segmentare de imagine, extragerea caracteristicilor si cautarea in baza de date. Capitolul 8 prezinta aplicatia ce a fost scrisa sa testeze fazele descoperite si prezentarea in fazale anterioare, in special segmentarea. Si in cele din urma capitolul 9 ce contine concluziile luate.
2. Recunoasterea fetei (vedere de ansamblu)
2.1. Aplicatii
Recunoasterea fetei este o aplicatie potrivita in multe inca nerezolvate sau nerezolvate optim probleme. Aplicatia de baza a acesteia se regaseste in camprile urmatoare:
Jurnalul de logare sistemelor:
Multe corporatii si institutii vor sa verifice activitatea angajatilor. Aceasta de obicei se face manual sau folosind carduri magnetice bazat pe un sistem cand angajatul ajunge sau paraseste zona de lucru. Aceasta este o solutie viabila, dar are lipsurile ei: procesul de logare poate fi uitat, poate fi inselat si are nevoie de materiale extra pentru a fi facut (carduri magnetice personalizate, carte pentru logare – ce sa planifice). Aceasta logare poate fi integrata cu un sistem de detectie a fetei, care, fara nici o nevoie externa si cu o reducere consistenta de vulnerabilitate poate determina cine intra sau iasa din spatiul supravegheat folosind o singura camera, ce probabil este deja instalata pentru scopul propus.
Identificarea persoanelor disparate sau a criminalilor
Sistemul de recunoastere a fetei poate fi instalat intr-un spatiu public, pentru a identifica oameni disparuti sau cautati.Desi la ora actuala nu lucreaza foarte bine, exista deja doua sisteme pentru aceasta propunere in orasul de noapte Ybor City la Tampla (Fl.) si la Oceanfront din Virginia Beach.
Securitatea cladirilor
Recunoasterea fetei poate fi folosita(si a fost deja incercata la aeroportul international Palm Beach ) pentru verificare de siguranta: la personalul angajat si la pasagerii din aeroporturi acestia pot fi verificati, in armata sau guvern se pot verifica persoanele care vor sa intre.
Cautarea bazei de date existente
Registrul prezent si bazele de date de recunoastere de fete umane ar trebui sa fie in intregime automatizate.
Securitatea ATM
Solutiile multor banci, ATM-urile si altor aplicatii critice de siguranta ar putea cere recunoasterea fetei in masura in care acum se cer parole.
Interfata om/computer
Statiile de lucru ar trebui sa poata sa recunoasca utilizatorii sau ar trebui sa captureze infatisarea utilizatorului, eliminand nevoia de lucru manual de calitate precisa.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Tehnici pentru Recunoasterea Fetei.doc