Распознавание двумерных сигналов

Материал из Национальной библиотеки им. Н. Э. Баумана
Последнее изменение этой страницы: 23:41, 17 ноября 2016.


Проблема эффективного распознавания двумерных сигналов (в частности, образов, изображений) имеет большое значение в сферах автоматизации определенных процессов, связанных с идентификацией различных объектов окружающего мира, например, поиск изображения по образцу, авторизация рабочего персонала по отпечаткам пальцев или сетчатке глаза, идентификация продукта и расчет цены в магазине по штрих-коду и так далее. В настоящее время разработано множество методов по распознаванию образов. Одним из них является использование алгоритмов спектральной обработки сигналов.

Постановка задачи

Обоснование необходимости разработки программного средства для решения задачи поиска по образцу

Определение исходных данных

На входе программы, реализующий алгоритм имеется некоторое изображение (объект распознавания), который необходимо найти в базе изображений.
В качестве выходных данных должны выводиться названия объектов распознавания (изображений), подобных заданному образцу.

Критерии надежности и качества алгоритма распознаваний

Критерием качества является вероятность распознавания изображений по образцу. Если при испытаниях программы изображения распознаются с вероятностью, не меньшей заданной, то алгоритм и программа считаются качественными.
Поскольку программа, реализующая рассматриваемый алгоритм, может рассматриваться, как приложение, она оценивается общепринятыми критериями надежности…

Теоретическое обоснование постановки задачи

Определение структуры входных и выходных данных

После инициализации программы пользователь выбирает изображение, хранящееся в базе. Необходимо задать папку, в которой будет осуществляться поиск изображения, подобного заданному образцу. При этом поиск будет успешным, если изображение с заданной вероятностью будет иметь те же размеры, формат, ракурс объекта, что и находящиеся в папке (базе изображений).

Разработка структуры и алгоритма ПО для решения задачи поиска по образцу

Программа выполнена в среде Matlab. На входе программы задается исходное изображение для поиска, папка, в которой будет осуществляться поиск, и выбирается вейвлет. Поиск осуществляется по 20 наибольшим детализирующим коэффициентам (горизонтальным, вертикальным и диагональным).

Алгоритм ПО для решения задачи поиска по образцу

  • Выбор изображения для поиска.
  • Задание папки для поиска.
  • Выбор вейвлета и способа вывода изображения.
  • Поиск изображения.
  1. Вычисление коэффициентов двухмерного вейвлет - преобразования выбранного изображения, средние значения коэффициентов(M0) и СКО(S).
  2. Если выбран режим вывода изображений с ограничениями, то проверяются значения коэффициентов M (проверяемого изображения в папке); если хотя бы у одной разновидности M0-S>=M<=M0+S, то вычисляется средняя погрешность этих коэффициентов и коэффициентов исходного изображения. Если без ограничений - то средняя погрешность вычисляется у всех найденных изображений.
  3. Сортируется список найденных изображений по возрастанию погрешности.
  4. Выводится полученный список и первые два изображения с указанием меры близости.

Интерфейс ПО для решения задачи поиска по образцу

Для того, чтобы загрузить изображение, необходимо нажать кнопку «Исходное изображение». Для выбора папки, в которой будет осуществляться поиск по образцу, необходимо нажать кнопку «Папка для поиска» и выбрать папку. Для вывода всех изображений в папке с указанием погрешности, необходимо выбрать «Без ограничений», для вывода только тех изображений, погрешность коэффициентов которых находится в пределах СКО, необходимо выбрать «Ст. ограничения». Нажать кнопку «Поиск».

Результаты работы ПО для решения задачи поиска по образцу

Рис. 20. Пример поиска.
Рис. 21. Пример папки для поиска.

Если образец задан достаточно точно, то СКО меньше у вейвлетов с меньшим количеством коэффициентов (Добеши 4, Хаар).
На значение коэффициентов, а, следовательно, и на работу поиска, сильно влияют ракурс, размеры и формат исходного изображения.
При изменении ракурса, размеров объектов время поиска увеличивается (до 10%).

Рис. 22. Результат поиска.
Рис. 23. Результат поиска “простого” изображения.
Рис. 24. Пример поиска по образцу плохого качества.

Для таких случаев погрешность меньше при использовании вейвлетов с большим количеством коэффициентов.
Время поиска увеличивается с увеличением коэффициентов используемого фильтра. Т.е. время, затрачиваемое на поиск, вейвлетом Добеши 4 (4 коэффициента фильтра) больше на 10 %, чем время поиска при использовании вейвлета Хаара (при использовании Добеши 6 время увеличивается на 10% по сравнению с использованием вейвлета Добеши 4).

См. также