Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Пояснювальна записка до магістерської кваліфікаційної роботи магістра

Пояснювальна записка до магістерської кваліфікаційної роботи магістра




Сторінка1/9
Дата конвертації13.03.2017
Розмір1.59 Mb.
ТипПояснювальна записка
  1   2   3   4   5   6   7   8   9


Вінницький національний технічний університет

(повне найменування вищого навчального закладу)



Факультет інформаційних технологій та комп’ютерної інженерії

(повне найменування інституту)



Кафедра обчислювальної техніки

(повна назва кафедри )



Пояснювальна записка


до магістерської кваліфікаційної роботи

_________магістра_________

(освітньо-кваліфікаційний рівень)

на тему «Відстежування переміщення обличчя людини на основі сегментації зображень»

Виконав: магістр_2_ курсу, групи 1КІ-14м

напряму підготовки (спеціальності)



8.05010201 – «Комп’ютерні системи та мережі»

(шифр і назва напряму підготовки, спеціальності)



Тохтунов А. О.

(прізвище та ініціали)

Керівник д.т.н., професор Мартинюк Т. Б.

(прізвище та ініціали)

Рецензент к.т.н., професор Кондратенко Н. Р.

(прізвище та ініціали)

м. Вінниця – 2015 року
АНОТАЦІЯ
Дана магістерська кваліфікаційна робота присвячена темі дослідження методів знаходження та відстеження переміщення обличчя людини.

В магістерській кваліфікаційній роботі виконано аналіз методів знаходження та відстеження переміщення обличчя людини, розроблено спосіб та алгоритм відстеження переміщення обличчя людини, розроблено спосіб та алгоритм сегментації зображення для виявлення обличчя людини, а також розроблена програма відстеження переміщення обличчя людини.

В магістерській роботі також розглянуті питання економічної доцільності розробки.

THE SUMMARY

This master's qualification work dedicated to research methods of finding and tracking the movement of a human face.

In the master's qualification work the methods of analysis and tracking of moving human face, developed a method and algorithm for tracking the movement of a person's face, and developed a method of image segmentation algorithm to detect a person's face, and developed a program of tracking the movement of a human face.

In the master's work also consider the economic feasibility of development.



Змн.

Арк.

докум.



Підпис

Дата

Арк.
08-23.МКР.013.00.000 ПЗ

Розроб.

Тохтунов А.О.
Перевір.

Мартинюк Т. Б.



Реценз.

Майданюк В. П.



Н. Контр.

Дзюбенко В. В.



Затверд.

Гороховсь кийО. І.

Виділення контурів зображення з використанням градієнтних методів.

Пояснювальна записка



Літ.

Акрушів
ВНТУ, 1КІ – 14м

ЗМІСТ

ВСТУП 8

1 Аналіз методів ВИЯВЛення та відстеження переміщення обличчя людини 12

1.1 Аналіз проблеми по виявленню та відстеженню переміщення обличчя людини 12

1.2 Аналіз способів виділення обличчя людини 16

1.3 Необхідність розпізнавання обличчя людини 18

1.4 Основні положення розпізнавання облич 24

1.5 Аналіз методів розпізнавання обличчя людини 27

1.6 Розпізнавання облич за ознаками 34

1.7 Відстеження переміщення обличчя людини 38

Висновок 41

2 РОЗРОБКА СПОСОБУ ТА ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ВІДСТЕЖУВАННЯ ЗА ПЕРЕМІЩЕННЯМ ОБЛИЧЧЯ 42

2.1 Розробка способу відстежування за переміщенням обличчя 42

2.2 Розробка способу сегментації зображень для виділення обличчя 48



2.3 Розробка алгоритму сегментації зображення для виділення

обличчя 51



2.4 Розробка алгоритму колірної сегментації шкіри обличчя 56

2.5 Розробка алгоритму відстеження переміщення обличчя людини 60

Висновок 62

3 РОЗРОБКА ПРОГРАМНИХ ЗАСОБІВ ВІДСТЕЖУВАННЯ ЗА ПЕРЕМІЩЕННЯМ ОБЛИЧЧЯ……………………………………………………63

3.1 Обгрунтування вибору мови програмування………………………….63

3.2 Розробка програми відстеження за переміщенням обличчя людини..............................................................................................................66

3.3 Розробка підпрограми по сегментації зображення……………………69

3.4 Розробка підпрограми колірної сегментації…………………………...75

3.5 Розробка підпрограми просторового диференціювання……………...77

3.6 Знаходження центру виділеної області………………………………...79

3.7 Результати перевірки запропонованого способу…………………........81

Висновок……………………………………………………………………...82

4 РОЗРАХУНОК ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ ПРОГРАМНОГО ПРОДУКТУ 83

4.1 Технологічний аудит розробки 84

4.2 Прогнозування витрат на виконання наукової роботи та впровадження її результатів 87

4.3 Прогнозування комерційних ефектів від реалізації результатів розробки 92

4.4 Розрахунок ефективності вкладених інвестицій та періоду їх окупності 94



Висновки 9Змн.

Арк.

докум.



Підпис

Дата

Арк.
08-23.МКР.013.00.000 ПЗ
7

ВИСНОВКИ 98

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 100



ДОДАТКИ 108

ВСТУП
Актуальність теми дослідження. Потужний розвиток засобів комп’ютерної техніки послужив поштовхом для напрямку, що пов'язаний з розробкою теоретичних основ і практичною реалізацією систем, призначених для розпізнавання та обробки зображень. Принциповими питаннями в теорії обробки зображень є питання: формування, введення, подання в комп'ютері й візуального відтворення зображення. Засоби обробки зображень в даний час одержують усе більше поширення, і важко назвати таку галузь науки чи сферу виробничої діяльності, де вони не використовуються чи не будуть використовуватися в найближчі роки.

На теперішній час галузь комп’ютерного зору набирає стрімкої популярності серед розробників програмного забезпечення [1,2]. У першу чергу пов'язане з тим, що високопродуктивні комп'ютери і засоби введення і виведення зображень стали доступними масовому споживачеві, також це новий метод керування пристроєм – за допомогою переміщення обличчя, який ще не застосовувався для прикладних додатків. Керування програмою за допомогою переміщення обличчя може стати новим підходом в системах комп’ютерного зору, наприклад, в ігровій індустрії.

Сучасний рівень розвитку комп'ютерної техніки та Інтернету зумовлює виникнення широкого кола завдань, пов'язаних з біометричною ідентифікацією людини на основі таких даних, як зображення обличчя, райдужної оболонки ока, відбитків пальців або голосу. Ідентифікація людини по обличчю може використовуватися в засобах інформаційної безпеки для обмеження або розмежування доступу, у банківській сфері, соціальних мережах, криміналістиці, комп'ютерних іграх, практично в будь-якій системі, де необхідна аутентифікація [3-6].

Спектр завдань, що вирішуються системами розпізнавання осіб, вже не обмежується верифікацією особи і спостереженням. Все більше додатків використовують розпізнавання осіб як перший крок до інтерпретації дій людини, його намірів і поведінки. Інакше кажучи, до реалізації тих можливостей, які будуть грати центральну роль в інтелектуальному середовищі наступного покоління. Багато дій та особливості поведінки людини піддаються інтерпретації тільки в тому випадку, якщо ідентифікуються його особу і людей, які її оточують. Прикладами можуть слугувати розпізнавання постійного покупця магазину, спостереження за поведінкою пацієнтів, інтерфейси командного управління на військових і промислових об'єктах.



Актуальною також є задача розробки ефективного програмного забезпечення, яке використовує розпізнавання зображень у реальному часі. Задача виявлення та розпізнавання обличчя людини є складною із-за багатьох причин: висока варіативність облич людей, що зумовлена анатомічними та фенотипічними особливостями індивидів; різні умови освітлення, що визначаються типом, кількістю і напрямком джерел світла; необхідністю виявлення обличчя, що знаходиться в довільних положеннях та нахилах[7,8].

Знаходження та відстеження переміщення обличчя людини може застосовуватись в додатках, які мають реагувати на нього. Додатками, які використовують знаходження та відстеження переміщення обличчя людини, можуть стати прикладні додатки з необмеженим функціоналом, в якому ключовим моментом має стати тільки обличчя людини. Наприклад різноманітні додатки по управлінню процесами – такі як керування пристроєм, керування об’єктами, виконання різноманітних дій відносно положення голови [9,10].

Складність та великий обсяг візуальної інформації, що використовується у різних галузях промисловості, в інформаційній безпеці, банківській сфері, соціальних мережах, криміналістиці, комп'ютерних іграх вимагає розробки нових підходів до обробки цифрових зображень з метою знаходження та відстеження переміщення обличчя людини.



Тому задача подальшого вдосконалення способів виявлення та відстеження переміщення обличчя людини оптимальних за критеріями якість та достовірність є актуальною. Такий широкий спектр застосування способів пошуку та відстеження переміщення обличчя людини з метою подальшої ідентифікації людини за обличчям чудово ілюструє актуальність даної роботи.

Метою дослідження є вдосконалення способів пошуку та відстеження переміщення обличчя людини.

Задачі дослідження: 1) проаналізувати існуючі способи пошуку та відстеження переміщення обличчя людини шляхом обробки цифрових зображень; 2) на основі аналізу можливостей використання різних підходів до пошуку та відстеження переміщення обличчя людини запропонувати поліпшений спосіб пошуку та відстеження переміщення обличчя людини; 3) розробити алгоритми та програму пошуку та відстеження переміщення обличчя людини; 4) обґрунтувати доцільність виконання нового технічного рішення, провести розрахунок вартості запропонованої розробки та визначити переваги від впровадження нового програмного продукту.

Об’єкт дослідження – процес отримання інформації про об’єкти цифрових зображень шляхом пошуку в полі зору обличчя людини та відстеження переміщення обличчя людини.

Предмет дослідження – способи пошуку та відстеження переміщення обличчя людини.

Методи дослідження: використовувались методи дискретної математики (просторове диференціювання, пошуку екстремумів дискретних функцій) для визначення границь об’єктів цифрових зображень, методи моделювання колірного простору для вибору оптимального представлення об’єктів цифрових зображень, методи кластеризації цифрових зображень для знаходження об’єктів цифрових зображень, методи фільтрації цифрових зображень для видалення завад у зображеннях, методи математичної статистики для отамання множини точок зображення обличчя людини, комп’ютерне моделювання для аналізу і перевірки коректності отриманих теоретичних та практичних результатів. Під час програмної реалізації засобів пошуку та відстеження переміщення обличчя людини використано принципи об’єктно-орієнтованого програмування.

Наукова новизна отриманих результатів полягає у тому, що:

  • вдосконалено спосіб пошуку та відстеження переміщення обличчя людини.

  • вдосконалено спосіб сегментації зображення для пошуку обличчя людини.

Практичне значення одержаних результатів:

  • розроблено алгоритм відстеження переміщення обличчя людини;

  • розроблено алгоритм сегментації зображень для пошуку обличчя людини;

  • розроблено програму пошуку та відстеження переміщення обличчя людини.

Апробація результатів магістерської роботи: зроблено доповідь на XLIV регіональній науково-технічній конференції професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів університету з участю працівників науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області (Вінниця, 2015 р.).

Публікації [11]: Тохтунов А. О. Виділення об’єктів зображень шляхом сегментації на основі методу об’єднання областей. Тези доповіді. Матеріали XLIV регіональної науково-технічної конференції професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів університету з участю працівників науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області (Вінниця, 2015 р.).

Обсяг магістерської кваліфікаційної роботи – 107 сторінок, які містять 5 таблиць, 6 рисунків та 78 літературних посилань.



1 Аналіз методів ВИЯВЛення та відстеження переміщення обличчя людини
Впровадження інформаційних технологій у різні сфери діяльності людства вимагає постійного вдосконалення засобів обробки комп’ютерних зображень. Одним із напрямів інформаційних технологій є виділення обличчя людини з метою подальшого його розпізнавання та ідентифікації особи. Процес знаходження обличчя людини у цифровому зображенні та відстеження його переміщення вимагає певної початкової інформації про характерні ознаки обличчя людини. Аналіз методів знаходження та відстеження переміщення обличчя людини розглядається у даному розділі. Метою даного аналізу є визначення з технічної точки зору актуальності, перспективності та доцільності запропонованої розробки засобів виявлення та відстеження переміщення обличчя людини.
1.1 Аналіз проблеми по виявленню та відстеженню переміщення обличчя людини
Важко знайти іншу сферу інженерної діяльності, успіхи в якій за піввіковий період можна було б порівняти з досягненнями в області обчислювальної техніки. Це, перш за все, фантастичні результати в сфері росту швидкодії комп'ютерів, обсягів оперативної і зовнішньої пам'яті, мікромініатюризації, мережевих технологій, розподілених баз даних, комп’ютерної графіки і мультимедійних систем.

Сьогодні важко уявити галузь, в якій можна обійтись без комп’ютерної обробки зображень. Інтернет, телефони, смартфони, комунікатори, відеокамери, фотоапарати, сканери, так міцно увійшовши в наш побут, але без комп’ютерної обробки зображень вони втрачають частину функціональності.

Тим не менш, досягнення в галузі комп'ютерного зору і слуху є несумірними і представляються куди скромнішими. Цей дисбаланс стає все більш значним в умовах зростання потреб у створенні інтелектуальних систем, забезпечених зором і слухом, що наближаються за можливостями до людини. У розвинених країнах намітилося значне зростання публікацій і фінансування в напрямку ліквідації цього протиріччя.

Дедалі більшого поширення набули системи автоматизованого введення інформації через цифрові фото і відеокамери. При цьому за розподільною здатністю такі системи введення цілком наближаються до зору людини або тварин, а з урахуванням швидкодії найближчою технічною моделлю очей, очевидно, є відео та цифрові фотокамери. Тим не менш, можливості інтелектуального аналізу зображень за допомогою комп'ютерів залишають бажати кращого. Необхідність поглибленої їх обробки і розпізнавання вимагають, принаймні, дві області технічних програм: робототехніка та експертні системи. Промислові роботи, забезпечені комп'ютерним зором дозволяють порівняно швидко до дешево здійснювати переналагодження виробництва на випуск нової продукції, а транспортні роботи завдяки зору забезпечують надійну орієнтацію в просторі. Експертні системи, що спираються на бази даних, що включають зображення, для пошуку і розпізнавання заданих об'єктів вимагають швидкого і надійного аналізу оцифрованої відеоінформації в спеціалізованих архівах зображень або в базах Інтернет[1-3].

Обробка зображень з метою їх розпізнавання є однією з центральних і практично важливих завдань під час створення систем штучного інтелекту.

Проблема носить явно виражений комплексний ієрархічний характер і включає ряд основних етапів: сприйняття поля зору, виділення об’єкту з використанням сегментації, нормалізація виділених об'єктів, розпізнавання. Такий важливий обов'язковий етап як розуміння (інтерпретація) зображень включається частково в етап сегментації і остаточно вирішується на етапі розпізнавання.

Традиційні методи ідентифікації особи, в основі яких знаходяться різні ідентифікаційні картки, ключі або унікальні дані, такі як, наприклад, пароль не є надійними в тій мірі, які потрібні на сьогоднішній день. Природним кроком у підвищенні надійності ідентифікаторів стали спроби використання біометричних технологій для систем безпеки.

Діапазон проблем, вирішення яких може бути знайдене з використанням нових технологій, надзвичайно широкий:



  1. запобігти проникненню зловмисників на охоронювані території і в приміщення за рахунок підробки, викрадення документів, карт, паролів;

  2. обмежити доступ до інформації та забезпечити персональну відповідальність за її збереження;

  3. забезпечити допуск до важливих об’єктів тільки сертифікованих фахівців;

  4. уникнути накладних витрат, пов’язаних з експлуатацією систем контролю доступу (карти, ключі);

  5. виключити незручності, пов’язані з втратою, псуванням чи елементарним забування ключів, карт, паролів;

  6. організувати облік доступу і відвідуваності співробітників.

Розробкою технологій для розпізнавання образів за різними біометричними характеристиками почали займатися вже досить давно, початок було покладено у 60-і роки. Значних успіхів у розробці теоретичних основ цих технологій добилися наші співвітчизники. Потужність сучасних комп’ютерів і вдосконалені алгоритми дозволили створити продукти, які за своїми характеристиками та співвідношенням стали доступні та цікаві широкому колу користувачів.

На практиці, при використанні систем розпізнавання облич у складі стандартних електронних охоронних систем, передбачається, що людина, яку потрібно ідентифікувати, дивиться прямо в камеру. Таким чином, система працює з відносно простим двовимірним зображенням, що помітно спрощує алгоритми і знижує інтенсивність обчислень. Але навіть у цьому випадку задача розпізнавання все ж таки не тривіальна, оскільки алгоритми повинні враховувати можливість зміни рівня освітлення, зміна виразу обличчя, наявність або відсутність макіяжу або очок.

Ідея використовувати індивідуальні характеристики людини для її ідентифікації не нова. На сьогоднішній день відомий ряд технологій, які можуть бути задіяні в системах безпеки для ідентифікації особи за [12-18]:


  1. відбитками пальців (як окремих, так і руки в цілому);

  2. рисами обличчя (на основі оптичного та інфрачервоного зображень);

  3. райдужній оболонці очей;

  4. голосу;

  5. іншими характеристиками.

Багато банків починають впроваджувати біометрію не тільки як засіб контролю доступу й захисту банківської таємниці, але й для ідентифікації клієнтів при оформленні кредитів і для здійснення фінансових операцій у банках і банкоматах. Деякі великі магазини теж переходять на біометричні системи оплати, де для доступу до рахунку використовується відбиток пальця власника.

Ще однією групою об’єктів, де дуже актуальне використання системи розпізнавання облич, є торговельні підприємства й розважальні заклади. Магазини, супермаркети, автозаправки, клуби, ресторани, кафе – всіх їх поєднує одне: бажання витягти максимальний прибуток, для чого необхідно підвищувати якість обслуговування клієнтів і убезпечити відвідувачів. Для них важливо обмежити доступ людям, які по тим або іншим причинам небажані в цьому закладі й, навпаки, заздалегідь довідавшись про прибуття постійного клієнта або VIP-персони, як можна на більше високому рівні обслужити її.

Область застосування цифрової обробки зображень в теперішній час значно розширяються, витісняючи аналогові методи обробки сигналів та зображень. Однак, універсальних методів обробки зображень, порівнянних за ефективністю з інтелектуальними можливостями людини, ще не знайдено, що стимулює активну діяльність вчених у цьому напрямку [1,2,12].

У даний час різними виробниками випускається велика кількість спеціалізованих програм, застосовуваних для виділення та відстеження переміщення обличчя людини, а також програмних продуктів, придатних для цих цілей. Програми можуть одночасно робити обробку різних аспектів комп’ютерного зображення, враховуючи різні типи завад та умови спостереження. Але на теперішній час не існує універсальних програмних продуктів, придатних для виділення та відстеження переміщення обличчя людини, що виникають при обробці комп’ютерних зображень. Тому є актуальною задача створення нових способів та програмних засобів, які можуть покращити процес виділення та відстеження переміщення обличчя людини.


1.2 Аналіз способів виділення обличчя людини
Обробка зображень з метою їх розпізнавання є однією з центральних і практично важливих завдань під час створення систем штучного інтелекту. Основним елементом будь-якої задачі розпізнавання зображень є відповідь на питання: чи належать дані зображення до класу зображень, який представляє даний еталон? Здавалося б, відповідь можна отримати, порівнюючи безпосередньо зображення з еталонами (або їх ознаками). Однак виникає ряд труднощів і проблем, специфічних, особливо, при створенні систем технічного зору [1, 19]:

1.Зображення пред'являються на складному фоні.

2. Зображення еталона та вхідні зображення відрізняються станом в полі зору.

3. Вхідні зображення не збігаються з еталонами за рахунок випадкових перешкод.

4. Відмінності вхідних і еталонних зображень виникає за рахунок зміни освітленості, підсвічування, локальних перешкод.

5. Еталони і зображення можуть відрізняти геометричні і проективні перетворення.

У машинному зорі часто зустрічаються дві модифікації завдання виявлення особи - локалізація особи (face localization) і відстеження переміщення особи (face tracking). Локалізація особи є спрощеним варіантом завдання виявлення, оскільки спирається на знання про те, що на зображенні присутнє одне і тільки одне обличчя. Задачу відстеження переміщення особи в відеопотоці можна сформулювати як завдання локалізації особи на поточному кадрі, спираючись на інформацію про його положення на попередніх кадрах[14,15].

Розпізнавання обличчя означає побудову деякого набору правил, яким повинен відповідати фрагмент зображення, для того щоб бути визнаним людським обличчям. Цей набір правил є спробою формалізувати емпіричні знання про те, як саме виглядає обличчя на зображеннях і чим керується людина при прийнятті рішення особа він бачить чи ні. Досить легко побудувати набір простих і очевидних (як здається) властивостей зображення особи, наприклад: особа зазвичай симетрично, риси обличчя (очі, носа, рот) відрізняються від шкіри по яскравості (зазвичай їм також відповідають області різкої зміни яскравості), риси обличчя розташовані цілком певним чином. Спираючись на перераховані властивості, можна побудувати алгоритм, що перевіряє їх наявність на фрагменті зображення. До цього ж сімейства методик можна також віднести розпізнавання за допомогою шаблонів, заданих розробником (predefined template matching). Шаблони задають якийсь стандартний образ зображення особи, наприклад, шляхом опису властивостей окремих областей особи та їх можливого взаємного розташування. Виявлення обличчя за допомогою шаблону полягає у перевірці кожної з областей зображення на відповідність заданим шаблонам[20-23].

Після того, як на зображенні виділені області, що мають властивості, характерні для людського обличчя, проводиться їх комплексна перевірка для виявлення областей, що вони дійсно є особами. Суть цієї перевірки залежить від характеру використовуваних ознак, а також від обраної дослідниками стратегії. Наприклад, якщо в якості ознак виступають потенційні риси обличчя, виявлені за допомогою аналізу карти країв, то перевіркою буде аналіз їх взаємного розташування з метою визначення, чи можуть вони утворювати людське обличчя. Якщо використовується також розпізнавання за кольором, то може бути додано додаткову умову, що розглядатися в якості потенційних осіб будуть тільки області близькі за кольором до відтінку шкіри, причому форма областей повинна бути еліптичної. Перевірка співвідношення виявлених ознак особи може бути заснована на: деякому емпіричному алгоритмі [24], статистикою взаємного розташування ознак, зібраної по зображеннях осіб [5], моделюванні процесів, що відбуваються в людському мозку при розпізнаванні візуальних образів [25], застосуванні жорстких або деформівних шаблонів розташування рис обличчя [14,15] і т.д.

  1   2   3   4   5   6   7   8   9



  • ВСТУП Актуальність теми дослідження .
  • Метою
  • Об’єкт дослідження
  • Предмет дослідження
  • Наукова новизна отриманих результатів
  • Практичне значення одержаних результатів
  • Публікації [11]
  • 1.1 Аналіз проблеми по виявленню та відстеженню переміщення обличчя людини
  • 1.2 Аналіз способів виділення обличчя людини