МЕТОДЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦ - Студенческий научный форум

IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Личный портфель

МЕТОДЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦ

Красникова О.Н.
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Задачи обработки изображений решаются в различных информационных системах [1-3].

Обнаружение лиц связано с различными практическими приложениями.

Задача обнаружения лиц является обычной для людей, но при разработках автоматических алгоритмов распознавания появляются проблемы:

-Число типов лиц является весьма большим;

-Ориентация лиц существенным образом влияет на качество распознавания;

-Наличие растительности на лице или очки ведут к тому, что алгоритмы значительным образом усложняются;

-Если лицо выражает определенную эмоцию, то это требует дополнительного учета в процедурах распознавания.

В алгоритмах распознавания [4-6] необходимо осуществить формализацию и построение математической модели, а также использовать инструментарий для того, чтобы распознавать образы.

Разрабатывается определенное множество совокупности правил, позволяющих определить изображение как человеческое лицо. В рамках шаблонов даются стандартные образы изображений лиц.

Также ведутся работы по определению инвариантных свойств изображений лица.

После первичного определения области лиц требуется осуществить дополнительную проверку на основе используемых признаков, а также в соответствии с заданной стратегией.

Алгоритмы, созданные для распознавания изображений, можно видоизменить для того, чтобы применять их в разных прикладных задачах [7-9].

ЛИТЕРАТУРА

  1. Блохина Т.В. Исследование алгоритмов обработки изображений / Т.В.Блохина // Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 70.

  2. Пивоварова Ю.А. Об обработке радиоизображений / Ю.А.Пивоварова // Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 61.

  3. Вострикова О.С. Особенности разработки подсистемы анализа сигналов с различными помехами / О.С.Вострикова // В мире научных открытий. 2010. № 4-3. С. 143-144.

  4. Гащенко И.А. Разработка программного средства распознавания изображений сигналов / И.А.Гащенко // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 37-38.

  5. Щепилов Е.В. Автоматизация процесса распознавания изображений сигналов сложной формы / Е.В.Щепилов // В мире научных открытий. 2010. № 4-4. С. 39-40.

6.Зазулин А.В. Особенности построения семантических моделей предметной области / А.В.Зазулин, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 026-028.

7.Воронов А.А. Обеспечение системы управления рисками при возникновении угроз информационной безопасности / А.А.Воронов, И.Я.Львович, Ю.П.Преображенский, В.А.Воронов // Информация и безопасность. 2006. Т. 9. № 2. С. 8-11.

8.Зяблов Е.Л. Разработка лингвистических средств интеллектуальной поддержки на основе имитационно-семантического моделирования / Е.Л.Зяблов, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 024-026.

9.Паневин Р.Ю. Реализация транслятора имитационно-семантического моделирования / Р.Ю.Паневин, Ю.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 057-060.

Просмотров работы: 152