Устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии



Устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии

 


Владельцы патента RU 2541918:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ФГБОУ ВПО "ЮРГУЭС") (RU)

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в системах анализа и обработки изображений. Техническим результатом является автоматизированное распознавание лиц при обработке групповой фотографии. Устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии содержит блок поиска областей, содержащих лица, блок формирования решения, причем выход блока локализации областей лиц (1) подключен к входу блока разделения изображения на фон и объект (2), выход которого подключен к первому входу блока нормализации изображения (3); выход блока управления (9) подключен ко второму входу блока нормализации изображения (3), выход которого подключен к входу блока формирования векторов признаков лиц (4), выход которого подключен к входу блока буфера (5), выход которого подключен к первому входу блока сравнения (6); выход блока задержки (7) подключен к входу блока формирования векторов признаков лица (8), выход которого подключен ко второму входу блока сравнения (6), выход которого является информационным выходом устройства. 1 ил.

 

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в цифровых телевизионных и фотосистемах глобальных систем позиционирования и наблюдения.

Математическая модель наблюдаемого изображения I определяется следующим выражением:

I=α1I1+(1-α1)·(α2I2+(1-α2)(…+(1-αN-1)·IN)) (1)

где I1,…IN - набор слоев изображения, разделенных с помощью альфа-каналов αN∈[0,1], размерность I1,…,IN и αN совпадают. Альфа-каналы αN представляют собой маски, позволяющие выделять отдельные объекты сцены. Решением задачи распознавания лица на групповой цифровой фотографии является установление соответствия каждого IN образа заданному изображению лица человека.

Основная решаемая задача - распознавание лица человека на групповой фотографии.

Значительный интерес в области компьютерного зрения занимает задача детектирования и распознавания лиц при обработке многомерных сигналов (изображений и видеопоследовательностей). Областью применения решения данной задачи являются системы предупреждения преступлений и идентификация преступников, верификация человека в аэропортах, автоматические охранные системы с «фейсконтролем», персонализация бытовых устройств, криминалистическая экспертиза фото- и видеосъемок, виртуальная реальность, компьютерные игры и т.п.

Существующие методы распознавания делятся на два класса: методы на основе поиска и сопоставления локальных особенностей лица (формирование вектора дескрипторов на основе локальных признаков) и разложение локальной области изображения лица на ортогональные составляющие (метод EigenFace на основе получения главных компонент). Как правило, использование рассматриваемых методов применимо к многомерным сигналам (изображениям), содержащим только одно лицо на однородном фоне. Использование данных методов для обработки групповых изображений людей крайне ограничено. В связи с этим актуальным является решение задачи распознавания группы лиц на изображениях с текстурированным фоном.

Известен способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица [Патент №2431191, МПК G06K 9/00]. Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах искусственного интеллекта: системах контроля доступа, робототехнических системах, взаимодействующих с человеком-оператором в условиях производства и других системах. Техническим результатом является повышение точности и оперативности распознавания изображения лица человека. Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица содержит этапы поиска лица человека в кадре, масштабирования выделенного изображения до заданного размера, выравнивания яркости и цветности изображения, формирования вектора входного изображения (Р1), загрузки из базы данных изображения для сравнения (Р2), разбиения изображения на блоки и осуществления первичного поиска по совпадению этих блоков, осуществления вторичного поиска, на основе чего принимают решение о соответствии, причем после загрузки изображения производится выравнивание яркости и цветности, затем формируется вектор входного изображения, после чего масштабируют изображение до заданного размера, после чего разбивают изображение по связности элементов, формируют интегральный индекс, осуществляют первичный и вторичный поиски, после чего принимается решение о соответствии.

Признаки способа-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: распознавание лица человека на изображении.

Недостатками известного способа и системы являются:

- требование априорного знания порога ошибок, представляющего собой допустимое расстояние в индексном пространстве от рассматриваемых точек до точки запросного индекса;

- требование априорного значения ширины лица для пропорционального масштабирования изображения.

Известна система для идентификации человека по изображению лица [Патент №2382408, МПК G06K 9/00]. Изобретение относится к области идентификации человека по изображению лица. Технический результат заключается в ускорении процедуры и повышении достоверности идентификации человека. Этот результат достигается тем, что видеоизображение с лицом идентифицируемого человека получают во фронтальном ракурсе; фрагменты с изображением глаз выделяют путем предварительного выделения первичных признаковых точек, соответствующих местоположению глаз, и сравнения с заранее заданными эталонами правого и левого глаза; выделение информационно значимых участков в выделенном фрагменте информационного поля осуществляют с помощью применения функции Гаусса в эллипсе; построение эталонов лиц идентифицируемых людей производят с использованием не менее чем двух типов ортогональных базисных функций для предварительного поиска и распознавания, для детального распознавания и построения дополнительных эталонов для окончательного распознавания; идентифицируют человека по интегральной оценке меры сходства для каждого анализируемого фрагмента за счет двухэтапной процедуры сравнения эталонов для предварительного поиска и распознавания и сравнения эталонов для детального и окончательного распознавания.

Признаки системы-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: распознавание лица человека и его поиск на изображении.

Недостатками известной системы являются: необходимость предварительного обучения системы.

Известен способ обнаружения лиц на изображении с применением каскада классификаторов [Патент №2427911, МПК G06K 9/62]. Изобретение относится к области обработки цифровых изображений, осуществляет поиск произвольно ориентированных лиц на цифровых изображениях. Техническим результатом изобретения является повышение быстродействия и точности обрабатываемых данных при обнаружении лиц на изображении. Технический результат достигается благодаря тому, что в способе обнаружения лиц на изображении, включающем в себя применение каскада однородных классификаторов, каждый классификатор используют для разделения входного вектора на два класса «лицо», «нелицо», причем каждый классификатор характеризуется более высокой точностью классификации по сравнению с предыдущим классификатором в каскаде, выполняют поиск окружностей на входном изображении с помощью преобразования Хафа для окружностей, формируют набор фрагментов в областях изображения, где были обнаружены окружности, путем разделения областей на набор фрагментов одинакового размера, применяют каскад классификаторов к каждому фрагменту и определяют, содержит он лицо или нет, причем для принятия решения о наличии лица все классификаторы должны отнести соответствующий входной вектор, построенный по фрагменту, к классу «лицо».

Признаки способа-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: нахождение произвольно ориентированных лиц на цифровых изображениях.

Недостатками известного способа являются: необходимость предварительного обучения системы, не производит идентификацию. Известна система для распознавания лица с учетом списка людей, не подлежащих проверке [Патент №2381553, МПК G06K 9/00, G06K 9/62]. Изобретение относится к биометрическим системам идентификации личности по изображению лица человека. Техническим результатом является распознавание личности в условиях неравномерного освещения и для широкого диапазона углов поворота лица на изображении. В способе формируют галерею изображений «отрицательных» лиц - тех людей, которые не подлежат проверке, формируют галерею известных персон с преобразованием изображения лица во внутреннее представление, принятое для алгоритмов распознавания, реализованных в способе, детектируют лицо человека на входном изображении, осуществляют подготовку сегментированного региона, содержащего лицо, к проведению распознавания путем нормализации положения лица в соответствии с позицией глаз, масштабирования к заданным размерам, нормализации интенсивности, выполняют базовые алгоритмы распознавания лиц, способные вычислять меры схожести двух изображений, выбирают подмножество «отрицательных» лиц, на основе которого определяют выбор нового алгоритма распознавания, формируют новый алгоритм распознавания на основе преобразования мер близости базового алгоритма с учетом сформированной галереи «отрицательных» лиц, выполняют классификацию по множеству зарегистрированных изображений.

Признаки системы-аналога, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: распознавание лица человека на изображении.

Недостатками известной системы являются: необходимость выбора подмножества «отрицательных» лиц.

Наиболее близким к изобретению является устройство распознавания рельефности лица [Патент №2431190, МПК G06K 9/00].

Рассматриваемое устройство-прототип предполагает:

- формирование двух изображений объекта, при этом одно из изображений формируется при включенной подсветке, а второе - при выключенной;

- обнаружение на каждом из двух изображений объекта области, содержащие лица, определение координаты областей, содержащих лица;

- сопоставление обнаруженных областей, вырезание области исходных изображений в соответствии с координатами областей, содержащих лица, нормализация, определение координаты характерных точек лица, выравнивание вырезанных областей относительно друг друга так, чтобы координаты соответствующих характерных точек совпали;

- провидение анализа изменения интенсивностей пикселов сопоставленных областей, построение карты распределения интенсивностей;

- формирование решения о рельефности представленного на изображениях лица.

Для функционирования устройства необходимо нахождение, по меньшей мере, одной пары характерных точек, выбранных из набора характерных точек, содержащего центры и уголки глаз, крылья носа, уголки рта.

Для функционирования устройства необходимо проведение анализа изменения интенсивности пикселов сопоставленных областей, при этом сравнивали интенсивности пикселов на выровненных вырезанных областях и вычисляли вектор статистических оценок изменения интенсивностей соответствующих участков данных областей.

Для функционирования устройства необходимо формирование решения о рельефности лица на изображении, при этом применяли бинарную решающую функцию к вектору статистических оценок.

Рассматриваемое устройство-прототип содержит:

- лампу подсветки;

- средство формирования изображений объекта;

- средство обнаружения областей, содержащих лица, выполненное с возможностью определения координат областей, содержащих лицо;

- средство сопоставления обнаруженных областей, выполненное с возможностью формирования сопоставленных обнаруженных областей посредством вырезания найденных областей из исходных изображений, нормализации, определения характерных точек лица и выравнивания областей относительно друг друга по координатам соответствующих характерных точек;

- средство проведения анализа изменения интенсивности пикселов сопоставленных областей сформированных изображений, выполненное с возможностью построения карт распределения интенсивностей;

- средство формирования решения о рельефности представленного на изображениях лица.

Признаки устройства-прототипа, совпадающие с признаками заявляемого технического решения, следующие: распознавание лица человека; идентификация человека по изображению его лица.

Недостатками известного устройства являются:

1. выделенная область лица может содержать фрагменты фона, что приводит к ошибкам распознавания

2. набор характерных точек изображения лица может не содержать индивидуальных особенностей лица.

Структурная схема устройства, реализующего рассмотренный алгоритм, содержит блок захвата изображения, блок поиска областей, содержащих лица, блок выделения и сопоставления областей, блок анализа изменений областей, блок формирования решения.

Предлагаемое устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии позволяет решить задачу распознавания группы лиц на изображениях с текстурированным фоном. Устройство реализует следующий алгоритм:

1) получение потока групповых фотографий I, содержащих лица нескольких человек;

2) получение тестового изображения, содержащего лицо идентифицируемого человека;

3) локализация лиц на групповых фотографиях из потока I с помощью детектора лиц Виолы-Джонса;

4) выделение локализованных лиц на групповых фотографиях из потока I с помощью алгоритма разделения изображения на фон и объект ('matting');

5) нормализация полученных изображений, каждое изображение содержит лицо человека на черном фоне;

6) формирование вектора признаков полученных изображений лиц и тестового изображения с помощью метода главных компонент. Суть метода главных компонент состоит в формировании матрицы Xm, которая состоит из всех примеров изображений лиц обучающего набора (векторов X). Ковариационная матрица Σ набора Xm разлагается на собственные вектора и собственные значения:

Λ=СT·Σ·С, (1)

где С - матрица собственных векторов, Λ - диагональная матрица собственных чисел. Из С выбирается подматрица СМ, соответствующая М наибольшим собственным числам матрицы Λ. Преобразование:

Y = C М T X ˜ ,  (2)

(где X ˜ = X X ¯ - нормализованный вектор с нулевым математическим ожиданием), характеризует большую часть общей дисперсии и показывает самые значительные изменения Xm. Выбор первых М главных компонент разбивает векторное пространство на главное пространство F = { C i } i = 1 M , содержащее главные компоненты, и его ортогональное дополнение F = { C i } i = M + 1 M .

7) сравнение вектора признаков тестируемого изображения лица с векторами признаками всех остальных изображений лиц на групповых фотографиях из потока I на основе евклидовой метрики.

Устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии (фиг.1) содержит блок локализации областей лиц 1, блок задержки 7, блок управления 9, входы которых являются информационными входами устройства. Выход блока локализации областей лиц 1 подключен к входу блока разделения изображения на фон и объект 2, выход которого подключен к первому входу блока нормализации изображения 3. Выход блока управления 9 подключен ко второму входу блока нормализации изображения 3, выход которого подключен к входу блока формирования векторов признаков лиц 4, выход которого подключен к входу блока буфера 5, выход которого подключен к первому входу блока сравнения 6. Выход блока задержки 7 подключен к входу блока формирования векторов признаков лица 8, выход которого подключен к второму входу блока сравнения 6, выход которого является информационным выходом устройства.

Устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии работает следующим образом. На вход блока локализации лиц 1 поступает поток изображений, на которых представлены лица нескольких человек. Одновременно на вход блока задержки 7 и блока управления 9 поступает изображение с лицом идентифицируемого человека. С помощью блока разделения изображения на фон и объект 2 выделяются области лиц на изображениях из потока. В блоке нормализации 3 происходит масштабирование выделенных областей лиц к изображению идентифицируемого человека. Информация о разрешении идентифицируемого человека подается с блока управления 9 на второй вход блока нормализации 3. В блоках формирования векторов признаков лиц 4 и 8 с помощью метода главных компонент формируется собственные вектора и собственные значения выделенных областей лиц и лица идентифицируемого человека. В блоке буфере 5 хранятся вектора признаков выделенных областей лиц. В блоке сравнения 6 происходит сравнение векторов признаков выделенных областей лиц с вектором признаков лица идентифицируемого человека.

Технический результат - автоматизированное распознавание лиц при обработке групповой фотографии.

Устройство автоматизированного распознавания лиц при обработке групповой фотографии, содержащее блок поиска областей, содержащих лица, блок формирования решения, отличающееся тем, что выход блока локализации областей лиц (1) подключен к входу блока разделения изображения на фон и объект (2), выход которого подключен к первому входу блока нормализации изображения (3); выход блока управления (9) подключен ко второму входу блока нормализации изображения (3), выход которого подключен к входу блока формирования векторов признаков лиц (4), выход которого подключен к входу блока буфера (5), выход которого подключен к первому входу блока сравнения (6); выход блока задержки (7) подключен к входу блока формирования векторов признаков лица (8), выход которого подключен ко второму входу блока сравнения (6), выход которого является информационным выходом устройства.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области обработки данных, в частности, для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды и может быть использовано для обработки и распознавания сигналов и изображений.
Изобретение относится к способу идентификации и классификации объекта. Технический результат - осуществление более быстрой идентификации и классификации объектов за счет предварительного задания N базовых классов, упорядоченных N-мерным вектором V.

Изобретение относится к области цифровой обработки рукописного текста и предназначено для аутентификации пользователя по рукописному почерку в системах контроля доступа.

Изобретение относится к способам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является обеспечение возможности сопоставления дескрипторов применительно к задаче поиска дубликатов изображений.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано в системах автоматического распознавания образов для распознавания состояний объектов по значениям их параметров.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Технический результат - повышение производительности устройства.

Изобретение относится к устройству обработки бумажных листов. Технический результат заключается в повышении быстродействия при идентификации знака.

Изобретение относится к технологиям анализа медицинских изображений. Техническим результатом является повышение эффективности автоматического планирования двухмерных видов в объемных медицинских изображениях.
Изобретение относится к области комплексного контроля людей на пунктах пропуска. Техническим результатом является автоматизация и повышение эффективности обнаружения следовых количеств веществ, подлежащих контролю, на кистях рук, повышение чувствительности и достоверности обнаружения следов опасных веществ при совмещении с биометрической верификацией человека по геометрии кисти руки.
Изобретение относится к способу аутентификации владельца банковского счета при дистанционном банковском обслуживании. Техническим результатом является повышение надежности результатов аутентификации владельца банковского счета.

Изобретение относится к средствам контроля исполнения домашнего ареста. Техническим результатом является повышение надежности автоматизированного контроля исполнения домашнего ареста, а также отказ от необходимости использования браслетов, носимых на руках или на ногах. Способ заключается в том, что с помощью устройства аутентификации накапливают данные о биометрии контролируемого путем восприятия последовательности из заранее определенных рукописных слов, воспроизводимых контролируемым на графическом планшете, при этом каждое слово сообщают контролируемому перед его воспроизведением и ограничивают время, отведенное на его рукописное воспроизведение, далее обучают устройство биометрической аутентификации распознавать рукописные слова и их фрагменты, воспроизведенные контролируемым, ввод данных и обучение осуществляют до момента, когда прогноз вероятности ошибок первого и второго рода уменьшится до заданного значения на заданном заранее числе слов, в режиме аутентификации сообщают контролируемому проверочные слова в случайной последовательности, контролируемый воспроизводит рукописно каждое только что сообщенное ему проверочное слово своим почерком, сравнивают полученные биометрические данные с их эталонами, а также оценивают то, насколько они похожи, последовательность предъявленных контролируемому проверочных слов увеличивают до момента, пока не будет принято решение о результате аутентификации с вероятностью появления ошибок первого и второго рода, близкой к заранее заданной величине. 3 з.п. ф-лы, 1 ил.

Изобретение относится к области биометрической аутентификации пользователя. Техническим результатом является уменьшение вероятности ошибки первого рода аутентификации пользователя, когда допущенный в систему пользователь, параметры образца почерка которого имеются в базе данных системы контроля допуска, отвергается системой допуска. Способ биометрической аутентификации пользователя заключается в том, что предварительно создают базу идентификационных параметров образцов почерка пользователей, допущенных в компьютеризированную систему, далее пользователю, входящему в систему контроля допуска, предлагают выполнить произвольную запись образца рукописного почерка, полученный аналоговый сигнал преобразуют в цифровую форму, формируя матрицу квантованных отсчетов, по значениям ее элементов вычисляют матрицу коэффициентов, элементы которой сравнивают с соответствующими элементами матриц зарегистрированных пользователей, и распознаваемый пользователь считается инцидентным эталонной записи, если эта разница минимальна, причем после того, как аналоговый сигнал преобразуют в цифровую форму, определяют джиттер аналогового сигнала, отношение числа значений джиттера аналогового сигнала, превышающих первое пороговое значение, к общему числу значений джиттера аналогового сигнала, сравнивают рассчитанное отношение со вторым пороговым значением, в случае, если рассчитанное отношение не превышает второе пороговое значение, вычисляют с помощью двумерного дискретного косинусного преобразования матрицу коэффициентов, иначе вновь осуществляют запись образца почерка. 2 ил.

Изобретение относится к области идентификации личности по рукописному тексту. Техническим результатом является повышение достоверности идентификации личности. Способ идентификации личности по рукописному тексту заключается в том, что предварительно формируют базу данных из преобразованных в цифровую форму эталонных рукописных текстов в виде шаблонов и матриц, содержащих идентификационные параметры в виде средних значений углов наклона траектории текста, полученных делением текста на отдельные фрагменты, дроблением рисунка текста на элементарные составляющие и их линеаризацией. А при исследовании нового предъявленного образца рукописного почерка формируют шаблон и идентификационную матрицу аналогичным эталонным образцам образом. Сравнивают и принимают решение об отнесении предъявленного рукописного текста к одной из эталонных. 1 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к способу поиска цифровых изображений, содержащих цифровой водяной знак. Техническим результатом является обеспечение работы способа в условиях отсутствия априорных сведений о законе встраивания цифрового водяного знака, а также низкий уровень вероятности ложной тревоги. Способ поиска цифрового изображения, содержащего цифровой водяной знак, заключается в том, что предварительно обрабатывают цифровое изображение, классифицируют изображение к одному из двух классов, выделяют фрагменты цифрового изображения, содержащие повторяющиеся элементы, преобразуют их из карты пикселей цветовой схемы RGB в карту пикселей цветовой схемы, выраженную через длину волны непрерывного спектра видимого оптического диапазона, анализируют выделенные фрагменты изображения, формируют признаковое пространство для каждого фрагмента изображения; далее из вычисленных значений формируют собственный характеристический вектор изображения, содержащий статистические характеристики изображения, представленного через длины волн непрерывного спектра видимого оптического диапазона, и относят цифровое изображение к одному из двух классов: цифровое изображение, содержащее цифровой водяной знак, и цифровое изображение, не содержащее цифрового водяного знака. 2 ил.

Группа изобретений относится к способу и устройству для распознавания идентификационных данных на банковской карте. Техническим результатом является повышение точности распознавания идентификационных данных на банковской карте. Способ распознавания идентификационных данных на банковской карте заключается в том, что получают и передают на компьютерное устройство множество различных изображений лицевой и обратной сторон банковской карты, распознают четырехугольный фрагмент банковской карты, соответствующий первым шести цифрам номера банковской карты, по определенной по первым шести цифрам номера банковской карты серии банковской карты выбирают из базы данных координат фрагменты банковской карты с необходимыми для распознавания идентификационными данными указанные координаты четырехугольных фрагментов банковской карты с необходимыми для распознавания данными, производят распознавание идентификационных данных на четырехугольных фрагментах банковской карты, а в случае невозможности распознавания на некотором четырехугольном фрагменте банковской карты выбирают указанный фрагмент банковской карты из другого изображения из множества различных изображений лицевой и обратной сторон банковской карты. 2 н. и 18 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к системе и способу представления различий между документами. Техническим результатом является сравнение документов с последующей фильтрацией тех различий документов, что не влияют на идентичность сравниваемых документов. Один способ включает в себя обнаружение одного или более различий между первым документом и по меньшей мере одним вторым документом. Способ дополнительно включает в себя определение, является ли каждое из различий существенным различием или несущественным различием. Определение того, является ли каждое из различий существенным различием или несущественным различием, может выполняться в автоматическом режиме без участия пользователя. Способ дополнительно включает в себя предоставление пользователю обозначения существенных различий. Способ дополнительно включает в себя либо скрытие несущественных различий от пользователя, либо отображение несущественных различий иным способом, чем тот, согласно которому предоставляется обозначение существенных различий. 3 н. и 21 з.п. ф-лы, 14 ил.

Изобретение относится к способу, системе и машиночитаемому носителю для обработки электронного документа. Техническим результатом является обеспечение возможности пользователю работать с распознанным текстом в документе, представляющим собой только изображение, без предварительного явного применения процесса распознавания текста к документу. Способ обработки электронного документа включает получение процессором электронного документа, включающего изображение, содержащее визуально представленный текст, в котором отсутствуют текстовые данные, соответствующие визуально представленному тексту этого изображения; автоматическое распознавание изображения, которое содержит визуально представленный текст, в фоновом режиме так, что внешний вид этого электронного документа для пользователя остается неизменным; создание текстового слоя, включающего распознанные данные; добавление текстового слоя под изображение, которое содержит визуально представленный текст, таким образом, что он скрыт от пользователя при отображении электронного документа, где скрытый текстовый слой настроен так, что он предоставляет пользователю возможность производить операции над текстом, который соответствует распознанным данным, и сохранение результатов операций пользователя на запоминающем устройстве в виде части электронного документа. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к системам определения цвета цветового образца по изображению цветового образца. Техническим результатом является устранение искажения изображения известных калибровочных цветов за счет применения преобразования перспективы в зависимости от местоположения идентифицированных точек на изображении. Предложен способ определения цвета из изображения. Способ включает в себя этап, на котором осуществляют прием первых данных изображения, относящихся к неизвестному цветовому образцу, колориметрические данные для которого должны определяться, и прием вторых данных изображения, относящихся к множеству известных калибровочных цветовых образцов, колориметрические данные для которых уже известны. Далее определяют множество характеристик цветовой калибровки, соотносящих цветовые измерения известных калибровочных цветовых образцов из вторых данных изображения с известными колориметрическими данными калибровочных цветовых образцов, и вычисляют колориметрические данные неизвестного цветового образца в зависимости от его цветовых измерений по первым данным изображения и характеристикам цветовой калибровки. 2 н. и 40 з.п. ф-лы, 21 ил., 5 табл.

Способ определения скорости движущихся объектов методом пассивной локации включает получение изображения самолета при помощи телевизионной системы с формированием видеокадров перемещения движущегося объекта в поле зрения оптической системы и их оцифровкой, определение величины перемещения изображения движущегося объекта на фотоприемной матрице по перемещению центра тяжести изображения. Также способ включает идентификацию типа движущегося объекта и по типу объекта определение его линейных размеров. Используя величину перемещения и соотношение линейных размеров движущегося объекта, вычисляют линейное перемещение движущегося объекта в поле зрения оптической системы L и определяют скорость движущего объекта. Технический результат - скрытное определение скорости самолета при помощи средств пассивной локации. 2 ил.

Изобретение относится к области распознавания образов. Технический результат заключается в повышении точности определения сравниваемых изображений. Определяют двумерное исходное изображение лица человека, осуществляют сравнение двумерного изображения лица человека с двумерным изображением из основной базы данных; определяют степень схожести Q между исходным изображением и изображением в основной базе данных, выполняют сравнение исходного двумерного изображения лица человека с множеством двумерных изображений, хранящихся в дополнительной базе данных изображений, для каждого изображения лица из дополнительной базы данных изображений определяют степень схожести Q(i) с исходным двумерным изображением лица человека, где i - номер изображения из базы дополнительных изображений, для исходного изображения определяют пороговое значение Т на основании вычисленных значений степени схожести изображений Q(i); и на основании полученных значений степени схожести Q и порогового значения Т уведомляют о том, что лицо на исходном изображении и лицо на изображении из основной базы данных либо принадлежат, либо не принадлежат одному человеку. 3 н. и 16 з.п. ф-лы, 7 ил.
Наверх