Исследование структурно-иерархических методов распознавания изображений
Оценка свойств методов выделения характерных признаков и анализ помехозащищенности в условиях действия аддитивных и пространственных помех. Моделирование метрик Танимото, ближнего соседа для случая, когда приметы построены с помощью метода SIFT.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 19.06.2018 |
| Размер файла | 118,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
УДК 004.932.2:004.93'1
ХНУРЭ (Украина)
ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНО-ИЕРАРХИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Куликов Ю.А.
Лисовин Д.В.
Рассматриваются результаты исследований структурно-иерархических методов распознавания изображений, которые используют меру подобия, построенную на основе множества характерных признаков. Приведены экспериментальные данные по оценке свойств методов выделения характерных признаков и анализу помехозащищенности в условиях действия аддитивных и пространственных помех.
При распознавании изображений в системах компьютерного зрения возникает проблема анализа видеоданных в условиях, когда рядом с искомым объектом появляются другие объекты и фон, которые характеризуются как пространственные помехи. Одним из путей решения проблемы есть получение и сопоставление структурных описаний в виде множеств характерных признаков (ХП) с использованием структурно-иерархических методов [1].
Наиболее важными при этом представляются задачи: 1) формирование описания объекта в виде множества ХП, устойчивых к геометрическим преобразованиям и помехам; 2) построение мер подобия описаний, обладающих устойчивостью к структурным искажениям в виде неполного представления описания.
Применение ХП существенно сокращает описание визуальных объектов и позволяет решать задачу распознавания в реальном времени на основе анализа множества соответствий ХП (рис. 1).
Рис. 1. Построение соответствий
Основными факторами, влияющими на достоверность и быстродействие распознавания, являются: число сформированных ХП, порог значимости для выделения ХП, порог жесткости при установлении эквивалентности ХП, а также порог для числа соответствий ХП, достаточный для принятия решения о классе объекта. От порога значимости зависит количество выделенных ХП (рис. 2), непосредственно влияющее на достоверность и быстродействие распознавания.
Рис. 2. Примеры выделения ХП с различными порогами значимости
В результате экспериментов, проведённых для различных баз изображений, установлено, что рассмотренные методы (SIFT, SUSAN, Харриса, поле градиентов) обладают устойчивостью к изменениям масштаба и поворота в пределах 5%. Кроме того, число совпадающих ХП для разных методов составляет до 40% (рис.3). Несмотря на это, каждый из методов обеспечивает достаточный объём информации для распознавания. Наилучшие показатели с точки зрения инвариантности и помехозащищенности к аддитивным помехам показал метод SIFT, но в то же время он требует наибольших временных затрат.
Рис. 3. Выделение ХП методами SUSAN, поля градиентов и общие ХП
Немаксимальное подавление, применяемое к множеству ХП, позволяет существенно снизить объём описания с сохранением нужного уровня достоверности, опираясь на размер области анализа и способ фильтрации ХП внутри окна. помехозащищенность аддитивный пространственный метрика
Исследования для практических баз изображений показали, что существует оптимальное значение порога значимости, при котором достигается максимальная помехозащищенность при заданном ограничении на быстродействие распознавания.
В целях анализа свойств метрик при воздействии аддитивных и пространственных помех проведено моделирование метрик Танимото, ближнего соседа для случая, когда ХП построены с помощью метода SIFT. Метрика Танимото имеет вид:
,
где , - сравниваемые множества, и - число элементов в и , - число общих элементов. Установление эквивалентности двух ХП осуществлялось на основе евклидовой метрики с порогом в 1% от максимального ее значения.
Анализ помехозащищенности для аддитивных помех показал, что рассмотренные метрики имеют примерно одинаковые показатели. Вероятность распознавания составляет 0,98 при соотношении сигнал-шум больше 5.
В случае действия пространственных помех в виде появления ложных ХП или исчезновения элементов из описания обсуждаемые метрики продемонстрировали высокую достоверность распознавания. При вероятности исчезновении ХП меньше 0,95 вероятность правильного распознавания выше 0,98. Значительно худшие показатели имеет метрика Хаусдорфа, которая чувствительна к обоим типам помех. Таким образом, применение структурно-иерархических методов с использованием меры подобия описаний в виде множеств ХП обеспечивает высокую достоверность распознавания для реальных изображений при искажении 95% объема структурного описания.
Список литературы
1. Гороховатский, В. А. Структурное распознавание изображений на основе моделей голосования признаков характерных точек [Текст] / В. А. Гороховатский, Е. П. Путятин // Реєстрація, зберігання і обробка даних. - 2008. - Т.10. - № 4. - С.75-85.
2. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: справ. изд. [Текст] / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин; под ред. С.А. Айвазяна. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.
3. Лисовин, Д. В. Исследование метода SIFT при распознавании изображений [Текст] / Д. В. Лисовин // Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке: материалы 14-го международного форума - Харьков: ХНУРЭ, 2010. - С. 343.
4. Куликов, Ю. А. Исследование свойств подходов к формированию и анализу характерных признаков изображений [Текст] / Ю. А. Куликов // Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке: материалы 14-го международного форума - Харьков: ХНУРЭ, 2010. - С. 353.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Изучение сущности цифровой фильтрации - выделения в определенном частотном диапазоне с помощью цифровых методов полезного сигнала на фоне мешающих помех. Особенности КИХ-фильтров. Расчет цифрового фильтра. Моделирование работы цифрового фильтра в MatLab.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 21.09.2010Общие сведения о радиолокационных системах. Алгоритмы и устройства зашиты от комбинированных помех. Принципы статистического моделирования измерительных радиолокационных систем в условиях воздействия комбинированных помех. Структура затрат на элементы.
дипломная работа [894,7 K], добавлен 04.02.2013Анализ и моделирование процессов формирования конструктивно технологических характеристик монтажных соединений электронной аппаратуры, методов и средств технологического мониторинга свойств МОС. Методы выявления и оценивания информационных признаков.
дипломная работа [4,2 M], добавлен 06.06.2010Способность радиотехнической системы функционировать с заданным качеством в условиях радиоэлектронного противодействия. Обоснование необходимости использования и совершенствования помехозащищенных радиотехнических систем, сущность их скрытности.
курсовая работа [302,3 K], добавлен 09.10.2013Интроскопия - внутривидение, визуальное наблюдение объектов, явлений и процессов в оптически непрозрачных телах и средах, в условиях плохой видимости. Классификация методов диагностики. Общность методов и средств обработки иитроскопических изображений.
реферат [265,7 K], добавлен 01.02.2009Способы совершенствования помехозащищенных радиотехнических систем (РТС), анализ их основных характеристик и параметров. Методы повышения скрытности РТС, их устойчивости к преднамеренным помехам. Оценка эффективности предлагаемых технических решений.
дипломная работа [559,5 K], добавлен 17.04.2015Разработка аппаратуры защиты от активно-шумовых помех, создание радиолокационной станции (РЛС) с высокой помехозащищенностью на базе цифровых комплектов элементов. Анализ тактики по применению помех и преодолению системы ПВО. Расчет РЛС боевого режима.
дипломная работа [122,7 K], добавлен 14.09.2011Основные виды и методы обработки видеосигналов пространственных объектов при наличии коррелированных помех и шумов. Фильтрация видеоизображений на основе теории порядковых статистик и на основе использования порядковой статистики минимального ранга.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 05.05.2015Исследование методов обработки информации в системах технического зрения роботов. Описания искусственных нейронных сетей и их использования при идентификации изображений. Определение порогового уровня изображений, техники обработки визуальной информации.
магистерская работа [2,2 M], добавлен 08.03.2012Назначение, классификация и основные характеристики оптических средств обнаружения, принцип действия, универсальность и особенности применения. Сущность сигналообразования, классификация помех, сравнительный анализ методов повышения помехоустойчивости.
реферат [1,8 M], добавлен 27.08.2009Импульсные, частотные коды, многоступенчатая модуляция. Корректирующее кодирование - метод повышения помехозащищенности. Разработка системы передачи цифровой информации повышенной помехозащищенности с использованием одночастотных псевдослучайных сигналов.
дипломная работа [3,2 M], добавлен 11.06.2012Понятие и определение биометрических признаков, примеры самых эффективных методов идентификации по сетчатке глаза и отпечаткам пальцев. Функции, характеристика и преимущества биометрических систем защиты. Выбор программ распознавания и Face-контроля.
презентация [478,6 K], добавлен 13.02.2012Расчет параметров помехопостановщика. Мощность передатчика заградительной и прицельной помех, средств создания пассивных помех, параметров уводящих помех. Алгоритм помехозащиты структуры и параметров. Анализ эффективности применения комплекса помех.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 21.03.2011Возможность выделения сигнальных признаков в приемниках обнаружения и сопровождения. Технические характеристики и аналитическое описание сигналов. Подбор математической модели алгоритма радиолокационного распознавания. Разработка программного продукта.
курсовая работа [415,8 K], добавлен 23.09.2011Модель обработки радиоголографических изображений. Изображение объекта, находящегося за препятствием. Фильтр для практической реализации метода. Исследование эффективности метода пространственной фильтрации при малом поглощении и преломлении в стене.
дипломная работа [4,1 M], добавлен 19.06.2013Расчет мощности передатчика заградительной и прицельной помех. Расчет параметров средств создания уводящих и помех. Расчет средств помехозащиты. Анализ эффективности применения комплекса помех и средств помехозащиты. Структурная схема постановщика помех.
курсовая работа [158,1 K], добавлен 05.03.2011Рассмотрение основных этапов в решении задачи оптимизации приема сигнала. Изучение методов фильтрации и оптимизации решений. Вероятностный подход к оценке приёма сигнала; определение вероятности ошибок распознавания. Статические критерии распознавания.
презентация [3,0 M], добавлен 28.01.2015Моделирование вихретокового контроля с помощью системы намагничивающих и измерительной катушек. Исследование зависимости информативного сигнала при разных частотах для различных форм дефектов. Расчет информативных признаков. Построение нейронных сетей.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 27.10.2010Разработка метода, реализующего дактилоскопию отпечатка пальца, то есть обнаружение характерных признаков папиллярного узора. Виды признаков различимости отпечатков пальца. Криминалистический и математический подходы. Цифровая обработка изображения.
дипломная работа [194,1 K], добавлен 25.10.2011Принцип действия, функциональная и структурная схемы системы следящего привода. Исследование и моделирование линейной автоматической системы. Анализ устойчивости с помощью критерия Гурвица. Моделирование в Matlab, оптимизация параметров регулятора.
лабораторная работа [683,5 K], добавлен 30.11.2011
