Машинное зрение (стр. 4 из 5)

5.1.2. Система считывания регистрационных номеров автомобилей

Как уже говорилось, одной из функций систем видеонаблюдения является считывание идентификационных меток объектов, прежде всего – номеров транспортных средств, пересекающих зону наблюдения.

Одним из типовых приложений такого рода является разработанная в ИИТ система выделения и распознавания номерных знаков автомашин в потоке на автомагистрали. Система считывания автомобильных номеров реализована на базе системы видеонаблюдения «Интеллект» фирмы ITV и внедрена на ряде зарубежных автомобильных трасс [Визильтер и др., 2007].

Функции системы:

• регистрация появления автомобиля (подсчет автомобилей);

• выделение номерного знака;

• распознавание символов номерного знака;

• сохранение распознанного номера в базе данных.

5.2 Биометрия

В последние годы во всем мире наблюдается все возрастающий интерес к методам распознавания и идентификации личности. Основные пути и способы решения этих задач лежат в области разработки биометрических систем. В биометрических системах для распознавания человека используется совокупность биометрических характеристик, основанных на биологических особенностях человеческого тела. В качестве таких биометрических характеристик могут выступать голос, почерк, отпечатки пальцев, геометрия кисти руки, рисунок сетчатки или радужной оболочки глаза, лицо и ДНК.

Биометрическая защита более эффективна в сравнении с такими методами, как использование паролей, PIN-кодов, смарт-карт поскольку биометрия позволяет идентифицировать именно конкретного человека, а не устройство. Традиционные методы защиты не исключают возможности потери или кражи информации, вследствие чего она становится доступной незаконным пользователям. Уникальный биометрический идентификатор, каковым является, например, отпечаток пальца или изображение лица, служит ключом, который невозможно потерять.

Биометрическая система безопасности позволяет отказаться от парольной защиты либо служит для ее усиления. Одной из основных причин, которые существенно повысили значимость автоматической обработки и анализа биометрической информации, явилось повышение требований к функциональным возможностям автоматических систем безопасности, расположенных в общественных местах (вокзалы, супермаркеты и т. п.)

Рассмотрим несколько примеров биометрических приложений, встречающихся на практике.

5.2.1. Система обнаружения и распознавания лиц

В ИИТ разработана технология обнаружения и распознавания лиц по двумерным изображениям, включающая три основных модуля:

• детектирование (обнаружение) лиц;

• индексация (кодирование и последующий быстрый поиск лиц в базе);

• идентификация лиц.

Модули применяются последовательно. Выделенные на текущем кадре изображения лиц поступают в систему индексации, которая в ответ указывает заданное количество «кандидатов» из хранящейся базы изображений лиц, наиболее похожих на текущее изображение. После этого процедура идентификации обрабатывает изображения лиц найденных кандидатов с целью их точного распознавания. Такой подход позволяет осуществлять полнофункциональную работу с «живым» видеопотоком с целью выделения и распознавания лиц по значительным объемам банков изображений в режиме, близком к режиму реального времени.

На рисунке 7 показаны составляющие описанной выше технологии обнаружения и распознавания лиц.

Рис.7. Система обнаружения и распознавания лиц

Показаны: текущее видеоизображение (слева вверху), результат выделения лица (справа вверху); результат поиска в индексированной базе изображений лиц (второй ряд изображений – найденные «кандидаты», среди которых могут быть и ложные); результат окончательной идентификации лица (третий ряд изображений – показаны только «кандидаты», успешно прошедшие идентификацию).

5.2.2. Система распознавания жестов руки человека

Распознавание жестов представляет собой обширную область приложений компьютерного зрения. Под «жестами» в широком смысле понимаются любые движения человеческого тела. В узком смысле обычно подразумеваются некоторые характерные движения рук человека, имеющие в определенной предметной области какие-либо определенные семантические значения. Распознавание жестов может использоваться для построения различного рода человеко-машинных интерфейсов, управления различными техническими средствами и системами виртуальной реальности.

В качестве простого примера можно рассмотреть систему распознавания жестов руки человека по изображениям от черно-белой видеокамеры низкого разрешения (рис.8). Система не требует предварительного обучения и устойчиво различает до 10 различных жестов

Рис.8. Простой пример системы распознавания жестов

5.3 Медицинские приложения

Особое место в области разработки систем компьютерного зрения занимают задачи медицинской диагностики. Основные задачи, которые должны решать здесь данные технологии, следующие: задача измерения объектов на рентгенограммах, компьютерных томограммах и современных цифровых ультразвуковых приборах, задача улучшения визуализации, задача восстановления трехмерных форм объектов. Наиболее современной и бурно развивающейся в области разработки медицинских диагностических приложений можно считать технологию, связанную с определением степени алкогольного и наркотического опьянения на основе анализа реакции зрачка пациента.

5.3.1. Системы для компьютерного анализа томографических изображений

При создании систем анализа томографических изображений общего назначения основной акцент делался на разработку процедур автоматической и полуавтоматической сегментации изображений. Реализованная схема алгоритма сегментации включает:

• первичную гистограммную сегментацию методом статистического выделения мод;

• формирование связных областей с заданными характеристиками методом слияния/разбиения.

Специально разработанный для данного класса задач метод статистического выделения мод позволяет оценивать количество и степень выраженности мод гистограммы (рис.9), опираясь на соответствующий график статистической производной.

Рис.9. Пример автоматического разделения мод на гистограмме

Метод слияния/разбиения связных областей использует полученную на первом этапе разметку пикселей изображения в качестве стартового приближения, после чего происходит процесс итеративной релаксации с целью минимизации заданной энергетической функции. Алгоритм сегментации может быть использован как в автоматическом, так и в полуавтоматическом режиме. В этом случае врач-оператор может инициализировать процесс сегментации интересующих его объектов путем указания интересующих его точек.

6. Будущее машинного зрения.

6.1. Достоинства и недостатки систем машинного зрения

Главным недостатком систем машинного зрения, заметно ограничивающим рост их рынка, считается отсутствие единых стандартов на оборудование и программные интерфейсы. Пользователи систем постоянно жалуются на невозможность использовать системы разных производителей, а интеграционные продукты в этой области стоят недешево. Кроме того, по мере улучшения качества сканируемого изображения будет расти нужда в эффективном системном ПО для быстрого захвата видеоданных, их очистки, сжатия и хранения. Если со временем такие функции будут реализованы аппаратно, можно предсказать рост спроса на встраиваемые системы машинного зрения.

Многообещающей выглядит концепция мультиспектральных систем машинного зрения, обрабатывающих изображения не только в области видимого человеком спектра, но и получаемых с помощью радарных или лазерных установок, а также инфракрасных камер (есть примеры применения систем машинного зрения при распознавании тепловых полей людей в охранных системах и при анализе качества горячих булочек в кондитерской промышленности). Основная помеха на этом пути развития машинного зрения - дороговизна и сложность эксплуатации соответствующих датчиков.

Продолжительна и сложна процедура калибровки систем машинного зрения при настройке на определенную предметную область. Нередко она требует значительного времени и вычислительных ресурсов для обучения нейронной сети. Прикладное ПО также нередко отличается неудобным интерфейсом, а перенастройка системы на новую номенклатуру, да еще в реальном масштабе времени, на чем нередко настаивает пользователь, чаще всего невозможна. Покупателям же уже нужны системы, способные анализировать продукцию на конвейере не поштучно, а разом - осматривая все, что находится в данный момент времени на ленте, и мгновенно оценивая состояние всех изделий.

Ощущается нехватка хороших математических алгоритмов, ориентированных на компьютеры с высокой производительностью и поддерживающих параллельную обработку. Остается пока нерешенной проблема распознавания схожих, но по-разному освещенных объектов, и вряд ли с ней удастся справиться в обозримом будущем.

Негативно сказываются на рынке завышенные ожидания потребителей, не очень высокая прибыльность уже существующих систем, небольшое число хороших продуктов, а также возможность решать производственные задачи другим путем - без систем машинного зрения, с помощью дешевого персонала.

Но все эти проблемы временные. Ведущие поставщики уже договариваются о единых стандартах, для чего планируется создать общедоступный репозиторий знаний и типовых шаблонов продуктов, определить программные интерфейсы, а также выработать соглашение по языкам описания и представления данных систем машинного зрения [Бобровский, 2004].