Каталог Рефератов - Программное обеспечение системы обработки изображения в реальном времени

	Информационно-образоательный портал
	Рефераты, курсовые, дипломы, научные работы,



МЕНЮ\|

поиск

Программное обеспечение системы обработки изображения в реальном времени

1.4. Подготовка изображения к распознаванию

С точки зрения задачи распознавания, более удобно использовать изображения объектов, имеющие одинаковый размер и приблизительно одинаковую ориентацию в пространстве. Однако, алгоритмы выделения объектов, возвращают объекты, искаженные перспективой - различных размеров и произвольно ориентированных на изображении.

Для приведения изображения найденного объекта к общему виду, необходимо повернуть его на нужный угол. В эталонных и исследуемых изображениях объектов находятся две контрольные точки, после чего изображения разворачивают, так чтобы вектора, соединяющие эти точки, совпали.

Контрольными точками могут быть, например:

1. Видимый центр изображения.

2. Центр масс изображения.

3. Точка, заметно отличающаяся от остальных по цвету.

4. Центр маркера, поставленного на объекте

и др.

Также, необходимо, привести эталонные и исследуемые изображения к одному размеру.

Перечисленные выше операции выполняются аффинными преобразованиями над матрицами изображений, общий вид которых:

Используются частные случаи аффинных преобразованияй:

1. Растяжение (сжатие) вдоль координатных осей, задаваемое в виде:

Растяжению вдоль соответствующей оси соответствует значение масштабного множителя большего единицы. В однородных координатах матрица растяжения (сжатия) имеет вид

2. Поворот вокруг начальной точки на угол , описываемый формулой:

Матрица вращения (для однородных координат)

3. Перенос, задаваемый простейшими соотношениями:

Матрица переноса имеет вид

2. Задача распознавание объекта
Данное раздел включает в себя широкий класс задач, различающихся в основном тем, каким образом задаются характеристики объекта и в как требуется его классифицировать.

Методы, применяемые для решения поставленной задачи, во многом зависят от особенностей объекта, который требуется локализовать. Зачастую, постановка задачи неформальна - описать свойства нужного объекта в математических терминах бывает достаточно сложно, поэтому задание часто звучит, например, так - нужно найти на изображении все, похожее вот на "это" (картинка с примером). Или, даже просто словами - найти на изображении всех, скажем, божьих коровок. Соответственно, решение задачи заключается в формулировке свойств распознаваемого объекта и конструировании устойчивого метода нахождения объектов, отвечающих указанным свойствам.

В числе основных сложностей при решении данной задачи - большое разнообразие входных данных и трудность выделения общих свойств внешнего вида для объектов естественного происхождения. Объекты искусственного происхождения обычно распознавать значительно легче.

В методах описания свойств объекта для нахождения можно выделить два крайних направления:

Обобщение и использование эмпирических данных и правил об объекте (top-down, bottom-up)

Идея заключается в нахождении, обобщении и формулировке в математических терминах эмпирических наблюдений и правил о том, как на изображениях обычно выглядит интересующий нас объект. Продолжая пример с божьей коровкой, можно подметить следующее:

1. Божьи коровки обычно рыжего или красного цвета;

2. На спине у них обычно присутствует некоторое количество черных пятнен (можно также посчитать примерное соотношения размера пятен с размером насекомого);

3. Спина у них разделена на две половинки темной линией, обычно видимой. С одной из сторон этой линии у божьей коровки голова - темная, соотносящаяся по размерам с телом в некоторой пропорции;

4. Сверху божья коровка выглядит примерно как эллипс;

Хорошо, если известны дополнительные условия задачи и получения входных изображений, например:

1. Приблизительно известны ожидаемые размеры божьих коровок (то есть известно увеличение камеры и расстояние до снимаемого объекта);

2. Нас интересуют только божьи коровки, сидящие на листьях (значит, если принять, что листья зеленые, можно рассматривать только объекты, находящиеся на зеленом фоне);

Опираясь на перечисленные правила можно построить некий алгоритм их проверки и нахождения объектов на изображении, отвечающих этим правилам. Сложность заключается в том, что, во-первых, правила могут не описывать всех свойств объекта, во-вторых, правила могут выполняться не всегда, в-третьих, в процессе нахождения правил и их математической формулировке происходит ряд упрощений, уводя все дальше от вида реального объекта. Понятно, что успешность описанного метод напрямую зависит от фантазии и наблюдательности разработчика.

Моделирование внешнего вида объекта, использование инструментария распознавания образов (pattern recognition) .

Суть этого подхода заключается в вычислении некоторых числовых характеристик изображения моделируемого объекта (вектора признаков) и применение различных математических методов для определения "похожести" тестовых изображений на изображение объекта, основываясь на этих характеристиках.

Например, само изображение требуемого объекта можно напрямую представить как вектор в многомерном пространстве и натренировать некоторый классификатор с помощью набора примеров изображений объектов. Классификатор в данном случае означает некоторый инструмент, принимающий на вход изображение, представленное в виде вектора в многомерном пространстве, и выдающего на выходе некую информацию, классифицирующую входное изображение относительно некоторого признака.

Примеры часто используемых классификаторов:

1. Метод наименьших квадратов;

2. Прямое сравнение по какой-либо метрике пространства векторов признаков (например, сумме разности каждого элемента вектора) тестового изображения с изображениями-шаблонами (template-matching);

3. Нейросети (обычно для черно-белых изображений) - на входы нейросети подаются значения элементов вектора, на выходах формируется сигнал, классифицирующий объект на изображении;

4. Метод опорных векторов (support vector machines) - для распознавания изображений;

5. Моделирование многомерной функции распределения векторов признаков изображений объекта, оценка вероятности принадлежности тестового изображению к смоделированному распределению (факторный анализ, метод главных компонент, анализ независимых компонент, линейный дискриминантный анализ);

6. Деформируемые модели;

Прямое представление черно-белого изображения размера m*n в качестве вектора порождает пространство размерности m*n (яркость каждого пикселя - значение элемента вектора в таком пространстве). То есть изображение сравнительно небольшого разрешения (100x100) порождает пространство размерности 10,000. Работать в таком пространстве непросто, поэтому применяются различные методики снижения размерности, например метод главных компонент (principal components analysis, PCA)

Другие примеры характеристик (признаков) изображений, используемых для их классификации и распознавания:

1. Статистика распределения цветов (в различных представлениях, в том числе гистограмма изображения);

2. Статистические моменты (среднее, дисперсия, скрытые Марковские модели);

Количество и свойства графических примитивов в объекте (прямых линий, окружностей - для распознавания символов) (на основе преобразования Хафа)

2.1. Метод наименьших квадратов

Перед тем, как начинать рассмотрение МГУА, было бы полезно вспомнить или узнать впервые метод наименьших квадратов -- наиболее распространенный метод подстройки линейно зависимых параметров.

Рассмотрим для примера МНК для трех аргументов:

Пусть функция T=T(U, V, W) задана таблицей, то есть из опыта известны числа U-i, Vi, Wi, Ti ( i = 1, … , n). Будем искать зависимость между этими данными в виде:

(ф. 1)

где a, b, c -- неизвестные параметры.

Подберем значения этих параметров так, чтобы была наименьшей сумма квадратов уклонений опытных данных Ti и теоретических Ti = aUi + bVi + cWi, то есть сумма:

(ф. 2)

Величина является функцией трех переменных a, b, c. Необходимым и достаточным условием существования минимума этой функции является равенство нулю частных производных функции по всем переменным, то есть:

(ф. 3)

Так как:

(ф. 4)

то система для нахождения a, b, c будет иметь вид:

(ф. 5)

Данная система решается любым стандартным методом решения систем линейных уравнений (Гаусса, Жордана, Зейделя, Крамера).

Рассмотрим некоторые практические примеры нахождения приближающих функций:

1. y = x2 + x +

Задача подбора коэффициентов , , сводится к решению общей задачи при T=y, U=x2, V=x, W=1, =a, =b, =c.

2. f(x, y) = sin(x) + cos(y) + /x

Задача подбора коэффициентов , , сводится к решению общей задачи при T=f, U=sin(x), V=cos(y), W=1/x, =a, =b, =c.

Если мы распространим МНК на случай с m параметрами,

(ф. 6)

то путем рассуждений, аналогичных приведенным выше, получим следующую систему линейных уравнений:

(ф. 7)

где ,

2.2. Моделирование многомерной функции распреде

ления векторов признаков изображений объекта

Факторный Анализ(FA)

Факторный анализ (ФА), как и многие методы анализа многомерных данных, опирается на гипотезу о том, что наблюдаемые переменные являются косвенными проявления относительно небольшого числа неких скрытых факторов. ФА, таким образом, это совокупность моделей и методов ориентированных на выявление и анализ скрытых (латентных)зависимостей между наблюдаемыми переменными. В контексте задач распознавания, наблюдаемыми переменными обычно являются признаки объектов.

Модели с латентными переменными применяются при решении следующих задач:

· понижение размерности признакового пространства,

· классификация объектов на основе сжатого признакового пространства,

· косвенной оценки признаков, не поддающихся непосредственному измерению,

· преобразование исходных переменных к более удобному для интерпретации виду.

Факторный анализ использует предположение о том, что исходные наблюдаемые переменные (распределенные по нормальному закону!) xi могут быть представлены в виде линейной комбинации факторов, также распределенных нормально:

xi=?k=1..m(aikFk) + ui; i=1,...,n;

В этой модели присутствуют две категории факторов: общие факторы (common factors) Fk и специфические факторы(unique factors) ui. Фактор называется общим, если он оказывает влияние на две и более наблюдаемые переменные (математически это выражается в наличии как минимум двух существенно отличающихся от нуля коэффициентов aik для данного фактора Fk). Каждый из специфических факторов ui несет информацию только об одной переменной xi. Матрица aik называется матрицей факторных нагрузок (factor loadings) и задает влияние общих факторов на наблюдаемые переменные.

Содержательно, специфические факторы соответствуют необъясненной общими факторами изменчивости набора наблюдаемых переменных. Таким образом их можно рассматривать как случайную ошибку наблюдения или шум, не являющийся ценной информацией для выявления скрытых закономерностей и зависимостей. Важным предположением является независимость ui между собой. Обычно, однако не всегда, общие факторы Fk предполагаются некоррелированными (ортогональными).

Важными понятиями ФА являются общность и специфичность наблюдаемой переменной. На языке ФА доля дисперсии отдельной переменной, принадлежащая общим факторам (и разделяемая с другими переменными) называется общностью, дисперсия же приходящаяся на специфический фактор - специфичностью.

Целью ФА является выявление общих факторов Fk, специфических факторов ui и матрицы факторных нагрузок A таким образом, чтобы найденные общие факторы объясняли наблюдаемые данные наилучшим образом, то есть чтобы суммарная общность переменных была максимальна (а соответственно специфичность - минимальна).

Отличие Факторного Анализа (Factor Analysis, FA) от Метода Главных Компонент (Principal Components Analysis, PCA)

· Результатом ФА является модель, в явном виде описывающая зависимость наблюдаемых переменных от скрытых факторов (МГК это описательный анализ данных, без получения модели);

· ФА предусматривает ошибку моделирования (специфический фактор) для каждой из наблюдаемых переменных, в то время как МГК пытается объяснить всю изменчивость, включая шум, зависимостью от главных компонент;

· В МГК главные компоненты являются линейными комбинациями наблюдаемых переменных. В ФА наблюдаемые переменные являются линейными комбинациями общих и специфических факторов;

· Получаемые в результате ФА факторы могут быть использованы для интерпретации наблюдаемых данных;

· Главные компоненты некоррелированны (что эквивалентно их ортогональности при переносе начала координат в центр масс исходного набора), факторы же - не обязательно;

· МГК можно рассматривать как частный случай ФА, когда все специфические факторы приняты равными нулю, а общие факторы ортогональны.

Метод главных компонент(PCA)

Метод главных компонент применяется для снижения размерности пространства наблюдаемых векторов, не приводя к существенной потере информативности. Пусть дан исходный набор векторов линейного пространства Rn. Применение метода главных компонент позволяет перейти к базису пространства Rn, такому что:

Первая компонента (первый вектор базиса) соответствует направлению, вдоль которого дисперсия векторов исходного набора максимальна. Направление второй компоненты (второго вектора базиса) выбрано таким образом, чтобы дисперсия исходных векторов вдоль него была максимальной при условии ортогональности первому вектору базиса. Аналогично определяются остальные векторы базиса.

В результате, направления векторов базиса выбраны так, чтобы максимизировать дисперсию исходного набора вдоль первых компонент, называемых главными компонентами (или главными осями). Получается, что основная изменчивость векторов исходного набора векторов представлена несколькими первыми компонентами, и появляется возможность, отбросив оставшиеся (менее существенные) компоненты, перейти к пространству меньшей размерности.

Страницы: 1, 2, 3

© 2003-2013
Рефераты бесплатно, курсовые, рефераты биология, большая бибилиотека рефератов, дипломы, научные работы, рефераты право, рефераты, рефераты скачать, рефераты литература, курсовые работы, реферат, доклады, рефераты медицина, рефераты на тему, сочинения, реферат бесплатно, рефераты авиация, рефераты психология, рефераты математика, рефераты кулинария, рефераты логистика, рефераты анатомия, рефераты маркетинг, рефераты релиния, рефераты социология, рефераты менеджемент.