160 likes | 374 Views
Анализ и разработка скрытых марковских моделей для распознавания личности по фотографии лица. Содержание. Обзор Цель работы Постановка задачи Методы обработки изображений Описание скрытых марковских моделей Описание программной системы системы Выводы. Цель работы.
E N D
Анализ и разработка скрытых марковских моделей для распознавания личности по фотографии лица
Содержание • Обзор • Цель работы • Постановка задачи • Методы обработки изображений • Описание скрытых марковских моделей • Описание программной системы системы • Выводы
Цель работы • Целью работы является разработка и реализация алгоритма обработки изображения с целью идентификации человека по лицу • Для реализации предлагается использовать алгоритм распознавания с помощью скрытых марковских моделей
Постановка задачи • Необходимо осуществить научные исследования в области скрытых марковских моделей • Создать на основе полученной информации прототип системы идентификации человека на основе распознавания лиц
Методы обработки изображений • Линейное контрастирование • Пороговая обработка • Алгоритмы линейной фильтрации • Выделение контуров • Ранговый алгоритм
Скрытые марковские модели • СММ являются одним из способов получения математической модели некоторого наблюдаемого сигнала и относятся к классу стохастических моделей. Для распознавания с помощью СММ на вход подаются последовательности наблюдений векторов (каждый из векторов- горизонтальная полоса пикселей лица)
Описание программной системы Архитектура системы
Описание программной системы Основное окно программы с загруженным изображением
Описание программной системы Работа алгоритма выделения лиц
Описание программной системы Окно ошибки
Описание программной системы Основное окно программы с результатом распознавания
Описание программной системы Окно программы с формой для заполнения информации
Описание программной системы Окно программы с формой просмотра БД
Выводы • Созданная система распознавания лица на основе скрытых Марковских моделей имеет хорошее качество распознавания на фотографиях, приведенных к стандартному виду. Примененный алгоритм достаточно эффективно работает и хорошо выделяет лицо. Недостатками системы является то, что система на базе алгоритма скрытых Марковских моделей не обладает различающей способностью. Поэтому при значительном увеличении базы лиц повышается и вероятность ошибки.