Практическая работа №28 Статистика, характеризующая изображение на основе деления на части алгоритм разделения символов

3.4.2. Методы, основывающиеся на анализе локальных признаков

Все методы данной группы, так или иначе, локализуют характерные участки лица и уже на основании них реализуют свой алгоритм.

Контурные (эластичные) модели лица (Flexible Appearance Models)

Некоторые методы решения задачи распознавания лиц используют понятия «эластичных моделей лица» (Flexible model), которые в свою очередь являются объектами, реконструированными на основе главных компонент. В данных методах распознавание производится на основе сравнения контуров лица. Контуры обычно извлекаются для линий головы, ушей, губ, носа, бровей и глаз. Контуры представлены ключевыми позициями, между которыми положение точек, принадлежащих контуру, вычисляются интерполированием. Для локализации контуров в различных методах используется как априорная информация, так и информация, полученная в результате анализа тренировочного набора.
В работе [] ключевые точки, соответствующие контурам, размещались вручную на наборе тренировочных изображений. Эти наборы точек – первоначальные признаки – представляют собой исходные модели формы лица (МФЛ). Далее эти признаки редуцируются по методу главных компонент и на их основе формируется усредненная МФЛ. При этом создается возможность изменения формы модели лица и, соответственно, создания эластичной модели формы лица (ЭМФЛ) за счет изменения параметров в пространстве редуцированных признаков. В процессе распознавания ЭМФЛ как бы «натягивается» на распознаваемый образ лица, а полученные при этом новые параметры формы модели являются ключом для классификации распознаваемого образа.
Для поиска контуров на лице предлагается использовать алгоритм Active Shape Models. Главной задачей при распознавании по контурам является правильное выделение этих контуров. В общем виде эта задача по сложности сравнима непосредственно с распознаванием изображений. Кроме того, использование этого метода самого по себе для задачи распознавания недостаточно.

Рис. Расположение точек на лице из обучающей выборки

Рис. Влияние главных компонент на форму лица
Задание. Порядок выполнения работы
1. Сформировать в среде MathCad тестовое черно-белое изображение.
2. Выполнить аддитивное зашумление каждого элемента изображения с применением 3 видов шума из 6 перечисленных в теоретической части данной работы.
3. Выполнить оценку качества полученных зашумленных изображений с применением критериев, описанных формулами (15) – (27).
4. Провести сравнительный анализ полученных оценок качества зашумленных изображений для каждого из примененных к исходному изображению видов шума.
5. Сделать выводы по влиянию различных видов шума на качество изображения.