Распознавание трехмерных объектов на сложном фоне по части контура (стр. 2 из 2)

После составления списков возможных кандидатов на распознавание для каждого замкнутого контура производится пространственный анализ оконтуренного рисунка. Он заключается в следующем. Сопоставляются списки возможных кандидатов каждого рассматриваемого замкнутого контура и всех его ближайших соседних и тот кандидат на распознавание, который встречается в большинстве этих списков и является наиболее вероятным.

На четвертой части рис.2 представлен окончательный результат распознавания – на нем отображены все замкнутые, расположенные по соседству контуры ракурса единственного совпадающего предмета во всей базе данных. Естественно, если бы на картинке на сложном фоне были бы расположены разные предметы, то они после подобной фильтрации все были бы выявлены. Исходя из анализа представленного здесь описания метода распознавания трехмерного предмета на сложном фоне, очевидна его потенциальная работоспособность и в случае, когда на рисунке изображена только часть контура или трехмерные предметы частично заслоняют друг друга. Экспериментальная проверка распознавания различных случаев такого перекрытия или расположения части предмета на рисунке показала уверенное распознавание предметов, если на рисунке присутствует больше половины изображения предмета. В случаях, когда на рисунке присутствует меньшая часть изображаемого предмета, появляется тем большое число кандидатов на распознавание, чем меньшая часть предмета изображена на рисунке.

Рис.2. Результат распознавания объекта на сложном фоне.

Тестирование программы в “стерильном” случае, когда предмет распознавался по его внешней проекции на чистом фоне, осуществлялось на наборе из семи предметов с использованием специальной программы генерации трехмерных объектов в 3D - геометрии. На рис.3 представлены изображения этих предметов в фиксированный момент времени. С помощью этой программы выделяется одиночный предмет, и его изображение запоминается в графическом файле. Далее осуществляется вход в программу DETERMINATOR в режим РАСПОЗНАВАНИЕ. На экране появляется силуэт запомненного на предыдущем этапе предмета и производится поиск этого контура в базе данных по алгоритму, описанному выше. Результат распознавания предмета по части контура представлен на рис.4.

Рис.3. Библиотека объектов

Рис.4. Результат распознавания объекта по части контура.

Проверка программы на тестовых наборах предметов при проведении статистических испытаний по методике, близкой к [2], показала устойчивую работу при различных искажениях частей контуров, достигающих до 50% контура.

Была осуществляется проверка метода при работе программы DETERMINATOR на сложном фоне, когда распознаваемый предмет расположен среди контурных линий, обрамляющих разнообразные предметы, их тени и пр.(см.рис.2). Получены удовлетворительные результаты, что позволяет надеяться на применение предлагаемого метода в реальной обстановке при распознавании предметов на фотоснимках и телеизображениях.

В заключение автор благодарит И. Каляева, инициировавшего данную работу и В. Шаповала, любезно предоставившего программный генератор движущихся трехмерных объектов. Данная статья была опубликована в 2001 году в журнале “Нейрокомпьютеры. Разработка и применение” в 7 и 8 выпусках.

Списоклитературы

1. L.Gupta and M.R.Sayeh. Neural networks for planar shape classification. IEEE. 1988. P.936.

2. А.П. Горелик, В.А. Скрипкин. Методы распознавания. М. "Высшая школа". 1989. С.216.