Статьи журнала - Компьютерная оптика
Все статьи: 2346
Статья научная
В работе предложена технология распознавания автомобильных номеров, состоящая из следующих этапов: предобработка изображения, сегментация номера и его распознавание. Данная технология позволяет распознавать номерные знаки с хорошей точностью в условиях дня и ночи, а также при наличии значительного наклона номерной пластины. Для предварительной обработки изображений был выбран оператор Собеля и операция морфологического закрытия, что позволило увеличить эффективность последующей бинаризации номерной пластины. Сегментация выполнялась с помощью метода связных компонент, что позволило избежать поворота пластины и, как следствие, дополнительной потери качества. Применение иерархической временной сети позволило эффективно распознавать символы, изображённые под наклоном. Предложенная технология аналогично может быть применена для сегментации и распознавания различных текстовых данных.
Бесплатно
Распознавание выражений лиц на основе адаптации классификатора видеоданных пользователя
Статья научная
В настоящей работе предложен метод распознавания выражений лиц по видео, позволяющий значительно увеличить точность при помощи адаптации модели к эмоциям конкретного пользователя, например, владельца мобильного устройства. На первом этапе нейросетевая модель, предварительно обученная распознавать выражения лиц на статических фото, применяется для извлечения визуальных признаков лиц на каждом видеокадре. Далее они агрегируются в единый дескриптор для короткого фрагмента видео, после чего обучается нейросетевой классификатор. На втором этапе предлагается выполнить адаптацию этого классификатора с использованием небольшого набора видеоданных с выражениями лиц конкретного пользователя. После принятия решения пользователь может корректировать предсказанные эмоции для дальнейшего повышения точности персональной модели. В рамках экспериментального исследования для набора данных RAVDESS показано, что подход с адаптацией модели под конкретного пользователя позволяет значительно (на 20 - 50 %) повысить точность распознавания выражений лиц по видео.
Бесплатно
Статья научная
Предложен новый метод топологического анализа данных, позволяющий получить информацию о гомотопическом типе анализируемого объекта. В отличие от наиболее хорошо разработанных и широко применяемых методов, использующих понятие персистентных гомологий, данный метод основан на анализе дифференциальных инвариантов аппроксимирующего отображения. Таким образом, в противоположность комбинаторно-топологическому подходу, используются методы дифференциальной топологии и прямая аналогия с основным результатом теории Морса. При этом аппроксимирующее графический объект гладкое отображение может быть построено с использованием общедоступного инструментария, например, нейронной сети. Доказано, в частности, что метод позволяет полностью распознать гомотопический тип объекта на плоскости: топологическая степень некоторого вспомогательного отображения и количество окружностей в гомотопически эквивалентном представлении объекта в виде букета связаны соотношением. Работа алгоритма продемонстрирована на примере символов из базы данных MNIST и их трансформаций. Рассмотрены обобщения и открытые вопросы, возникающие в случае более высоких размерностей.
Бесплатно
Статья научная
Технологические особенности роста монокристаллов карбида кремния неизбежно создают условия для образования в них дефектов кристаллической структуры. Предложен способ распознавания и анализа дефектной дислокационной структуры монокристаллов карбида кремния на основе применения оптической микроскопии и нейронной сети прямого распространения. Проведена апробация способа на гомоэпитаксиальных слоях карбида кремния 4 H политипа. На базе предложенного способа создано программное обеспечение, позволяющее строить карты распределения краевых, винтовых и базисных дислокаций по поверхности монокристаллов карбида кремния. Проведена апробация работы программного обеспечения на цифровых изображениях ростовой поверхности эпитаксиальных слоев карбида кремния. Точность распознавания дислокаций составила 95 %. Полученная информация о распределении дислокаций применяется при разработке технологических приемов снижения их плотности при выращивании монокристаллов.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассмотрена задача распознавания изображения дорожных знаков с помощью метода опорных векторов и признакового описания на основе гистограмм ориентированных градиентов. Для построения системы распознавания используются две ранее представленные в литературе формулировки задачи обучения классификатора на основе опорных векторов: формулировка Вестона-Уоткинса, сведённая с помощью преобразования Кеслера к более изученной задаче оптимизации, и формулировка Краммера-Зингера, допускающая применение модифицированного метода покоординатного спуска. Для построения спрямляющих пространств используются ядерные функции Йенсена-Шеннона и пересечения гистограмм. В качестве вычислительно эффективной линейной аппроксимации признакового пространства решающей функции предлагается использование отображений в пространство со скалярным произведением, соответствующим однородной аддитивной ядерной функции. Представлен сравнительный анализ рассматриваемых методов на экспериментальных данных.
Бесплатно
Распознавание залежных земель на основе сезонных значений вегетационного индекса NDVI
Статья научная
Статья посвящена исследованию возможностей дискриминантного анализа для распознавания залежных земель на основе их спектрально-отражательных характеристик. Предложена методика автоматизированного выявления залежей среди пашни, основанная на дискриминантом анализе сезонных значений вегетационного индекса NDVI. На основе экспериментальной информации, собранной с аграрных угодий Белгородской области, рассчитаны и оценены уравнения, позволяющие в автоматизированном режиме относить конкретное аграрное угодье к пашне или залежи. Точность выявления залежей составила 71 %. Установлено, что из сезонных значений вегетационного индекса, рассчитанного на основе спутниковых снимков MODIS, наибольший вклад в распознавание залежей вносят его значения конца сентября-первой половины октября. Показано, что эффективность минимальных значений NDVI угодий для автоматизированного распознавания залежей значительно выше, чем средних значений.
Бесплатно
Распознавание и определение скоростей микрочастиц в задаче оптической микроманипуляции
Статья научная
Рассмотрена задача автоматического распознавания полистироловых микрочастиц на экспериментальных снимках. Представлен метод определения средней скорости микрочастиц. Доказана адекватность разработанного метода.
Бесплатно
Распознавание изображений на основе вероятностной нейронной сети с проверкой однородности
Статья научная
Предложено использование вероятностной нейронной сети с проверкой однородности в задаче распознавания изображений. Показано, что это решение является оптимальным в байесовском смысле, если задача рассматривается в терминах статистической проверки однородности выборок признаков входного и эталонных изображений. Рассматривается проблема недостаточной вычислительной эффективности оптимального алгоритма при наличии многих альтернативных классов и большой размерности признакового пространства. Исследуется возможность её преодоления для случая дискретных признаков путём синтеза нового критерия, основанного на сопоставлении гистограмм признаков входного и эталонных изображений. Показано, что частным случаем такого критерия является правило ближайшего соседа с популярными мерами близости хи-квадрат и Йенсена–Шеннона. Приведены результаты экспериментального исследования в задаче идентификации личности по фотографии лица для популярных баз данных AT&T и JAFFE. Продемонстрировано, что предложенный подход существенно превосходит по качеству традиционное решение, основанное на сведении распознавания к задаче статистической классификации.
Бесплатно
Распознавание изображений пространственных точечных объектов
Статья научная
Рассмотрены вопросы распознавания и оценки параметров вращений изображений пространственных точечных объектов на основе применения метода главных компонент. Применение данного метода позволяет получить оценку параметров вращения пространственного точечного объекта при отсутствии информации о нумерации точек в объекте, что существенно упрощает решение задачи распознавания пространственных точечных объектов.
Бесплатно
Распознавание изображений с помощью метода радиальных окрестностей
Статья научная
Рассматривается задача распознавания чёрно-белых растровых изображений цифровых символов. Для решения данной задачи предлагаются три метода, основным из которых является метод радиальных окрестностей, двумя дополнительными - метод срезов и метод, основанный на модификации метрики Хаусдорфа. Эти методы сравниваются как между собой, так и с известными CL- и корреляционным подходами, для чего проводится серия экспериментов с использованием изображений цифровых символов малого размера. Результаты экспериментов показывают эффективность предложенных методов в целом и метода радиальных окрестностей в особенности.
Бесплатно
Распознавание индустриальных баркодов DataMatrix с произвольным углом наклона и поворота камеры
Статья научная
Представлен алгоритм распознавания двумерных индустриальных кодов DataMatrix, позволяющий идентифицировать коды, нанесённые ударно-точечным или капельным методами на поверхности со сложным фоном. Алгоритм может адаптироваться в случаях изменения фона на основе смены режима бинаризации.
Бесплатно
Распознавание лиц по показателям сопряженности в пространстве суммирующих инвариантов
Статья научная
В работе рассматривается возможность использования показателей сопряженности как меры близости в пространстве инвариантов. Значениями отсчетов векторов признаков в данном пространстве являются значения инвариантов. Исследование эффективности распознавания проводится на задаче распознавания трехмерных изображений лиц. В качестве инвариантов используется ряд известных суммирующих инвариантов, обладающих свойством локальности.
Бесплатно
Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммах с применением свёрточных нейронных сетей
Статья научная
Электроэнцефалография является широко распространенным методом для получения сигналов головного мозга, для снятия которых используются электроды, расположенные на поверхности головы. Такой метод регистрации мозговой активности стал популярен благодаря относительной дешевизне, компактности, а также из-за отсутствия необходимости имплантировать электроды непосредственно в мозг. Статья посвящена проблеме распознавания моторных образов по сигналам электроэнцефалограмм. Природа таких сигналов носит комплексный характер. Характеристики электроэнцефалограмм зависят от самого человека, его возраста, психического состояния, присутствия шумов и помех. При их анализе необходимо учитывать множество таких параметров. Искусственные нейронные сети являются хорошим инструментом в решении такого класса задач. Их применение позволяет объединить задачи извлечения, выбора и классификации признаков в одном блоке обработки сигналов. Электроэнцефалограммы представляют собой временные сигналы. Для представления таких сигналов в виде изображений применяются преобразования на основе матрицы Грама и Марковской матрицы перехода. В статье показана возможность применения этих преобразований для распознавания моторных образов на примере воображаемых движений правой и левой рукой, а также исследовано влияние разрешения получаемых изображений на точность классификации. Наилучшая точность классификации сигнала электроэнцефалограммы на классы движения и состояния покоя составляет порядка 99 %. Результаты исследований в дальнейшем могут быть применены при построении интерфейса мозг - компьютер.
Бесплатно
Статья научная
В статье представлены результаты оценки возможностей дискриминантного анализа для распознавания нарушенных лесных экосистем лесостепной зоны на основе спектрально-отражательных свойств. Предложен новый способ автоматизированного выявления участков нарушенных лесов среди покрытых лесом земель, основанный на дискриминантом анализе величины изменения коэффициентов спектральной яркости в различных зонах спектра. На основе данных с 1836 лесных участков, типичных для лесостепной зоны, вычислены и верифицированы математические зависимости, позволяющие в автоматизированном режиме относить конкретный лесной участок к категории нарушенных лесов или лесов без признаков нарушений. Точность распознавания нарушенных лесных участков составила около 90 %. Установлено, что величина изменения коэффициентов спектральной яркости в средней инфракрасной зоне вносит наибольший вклад в распознавание нарушенных лесных массивов среди величин изменения коэффициентов отражения в каналах сенсоров серии Landsat.
Бесплатно
Статья научная
В работе исследовано применение многошаговой сегментации для распознавания нечётких дубликатов изображений. Для сегментации использована кластеризация яркостей пикселей изображения, реализуемая с помощью рекуррентной нейронной сети. Предложен поисковый образ изображения, основанный на ранговом распределении мощностей кластеров яркостей, выделенных на изображении в процессе сегментации. Приводятся экспериментальные результаты по распознаванию дубликатов изображений, основанному на применении предложенного образа. Показано, что использование предложенного поискового образа позволяет успешно распознавать дубликаты, полученные значительным визуальным искажением оригинала изображения или изменением его масштаба.
Бесплатно
Распознавание объектов в лабиринтных доменных структурах
Статья научная
Предложен классификатор объектов на цифровых изображениях лабиринтных доменных структур на основе нечёткой базы знаний. Проведена апробация классификатора для анализа изображений, состоящих из нескольких тысяч объектов. Разработанный классификатор может быть использован для анализа изображений различного происхождения, имеющих в своём составе круглые, эллиптические, гантелеобразные, полосовые и ветвистые объекты.
Бесплатно
Статья научная
В работе предлагается метод распознавания объектов по изображениям радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА). В качестве меры близости используется так называемый показатель сопряжённости распознаваемого вектора с подпространством, образованным векторами класса из обучающего множества. Процедура распознавания при разбиении классов на подклассы строится на основе опорных подпространств. Рассматриваются различные процедуры «прореживания» обучающих классов путём исключения из них малоинформативных векторов с использованием показателя сопряжённости. Исследуется зависимость качества распознавания от размерности опорных подпространств. Приводятся результаты экспериментов, показывающие, что предлагаемый метод обеспечивает более высокое качество распознавания объектов по сравнению с методом опорных векторов.
Бесплатно
Статья научная
В работе предлагается метод распознавания объектов по диаграммам рассеяния отражённого электромагнитного излучения. В качестве эталонов используются диаграммы рассеяния, полученные путём моделирования рассеяния электромагнитного излучения трёхмерными моделями объектов. На этапе распознавания в качестве меры близости используется показатель сопряжённости с так называемым опорным подпространством, образованным векторами признаков распознаваемого класса. Исследуется зависимость качества распознавания от размерности опорных подпространств. Показано, что качество распознавания возрастает с увеличением размерности опорных подпространств. Приводятся также результаты экспериментов, показывающие, что предлагаемый метод обеспечивает более высокое качество распознавания объектов по диаграммам рассеяния по сравнению с методом опорных векторов и алгоритмом, основанным на вычислении коэффициента корреляции со средним вектором класса.
Бесплатно
Распознавание опасных аритмий по скалограммам ЭКГ
Статья научная
Данная работа посвящена автоматической классификации шести классов опасных аритмий по коротким фрагментам ЭКГ длительностью 2 с. Эта задача чрезвычайно важна для обнаружения опасных для жизни аритмий при непрерывном мониторном контроле. Особенно опасны фибрилляция желудочков и высокочастотная желудочковая тахикардия. Своевременное выявление этих опасных нарушений в клинике позволяет врачам эффективно применять электрическую дефибрилляцию, что спасает жизнь больного. Особенностью нашего подхода является использование уникальной техники преобразования сигналов ЭКГ в изображения (скалограммы) с использованием непрерывного вейвлет-преобразования. Для классификации аритмии использована нейронная сеть AlexNet с хорошо известной архитектурой глубокого обучения, которая обычно используется в задачах классификации изображений. В экспериментах использованы данные из базы данных PhysioNet, а также синтезированные данные ЭКГ, полученные с использованием метода SMOTE. Полученные результаты экспериментальных исследований показывают, что предлагаемый подход позволяет достичь средней точности в 98,7 % для всех классов, что превышает ранее полученные другими исследователями оценки максимальной точности в 93,18 %.
Бесплатно
Статья научная
Разработан метод распознавания пахотных земель на основе многолетних временных рядов данных дистанционного зондирования Земли, получаемых спектрорадиометром MODIS со спутников Terra и Aqua. Метод предполагает вычисление по спутниковым данным набора признаков распознавания, учитывающих особенности сезонной и межгодовой динамики спектрально-отражательных характеристик используемых пахотных земель, отличающих их от других категорий сельскохозяйственных угодий и естественной растительности. Выявление пахотных земель выполняется с использованием алгоритма локально-адаптивной обучаемой классификации, учитывающей пространственную вариабельность значений признаков распознавания. Использование метода позволило создать карту пахотных земель для всей территории России. Валидация полученной карты, выполненная на основе оптимума Парето с использованием опорных данных для тестового региона, позволила оценить точность метода и возможности его дальнейшего улучшения.
Бесплатно
