Анализ и разработка скрытых Анализ и разработка скрытых марковских моделей для марковских моделей для

распознавания личности по распознавания личности по фотографии лицафотографии лица

Содержание Обзор Цель работы Постановка задачи Методы обработки изображений Описание скрытых марковских моделей Описание программной системы

системы Выводы

Цель работы Целью работы является разработка

и реализация алгоритма обработки изображения с целью идентификации человека по лицу

Для реализации предлагается использовать алгоритм распознавания с помощью скрытых марковских моделей

Постановка задачи Необходимо осуществить

научные исследования в области скрытых марковских моделей

Создать на основе полученной информации прототип системы идентификации человека на основе распознавания лиц

Методы обработки изображений Линейное контрастирование Пороговая обработка Алгоритмы линейной фильтрации Выделение контуров Ранговый алгоритм

Скрытые марковские модели СММ являются одним из способов

получения математической модели некоторого наблюдаемого сигнала и относятся к классу стохастических моделей. Для распознавания с помощью СММ на вход подаются последовательности наблюдений векторов (каждый из векторов- горизонтальная полоса пикселей лица)

Описание программной системы

Архитектура системы

Описание программной системы

Основное окно программы с загруженным изображением

Описание программной системы

Работа алгоритма выделения лиц

Описание программной системы

Окно ошибки

Описание программной системы

Основное окно программы с результатом распознавания

Описание программной системы

Окно программы с формой для заполнения информации

Описание программной системы

Окно программы с формой просмотра БД

Выводы Созданная система распознавания лица на

основе скрытых Марковских моделей имеет хорошее качество распознавания на фотографиях, приведенных к стандартному виду. Примененный алгоритм достаточно эффективно работает и хорошо выделяет лицо. Недостатками системы является то, что система на базе алгоритма скрытых Марковских моделей не обладает различающей способностью. Поэтому при значительном увеличении базы лиц повышается и вероятность ошибки.