Ali roboti prepoznajo obraze tudi pod osvetlitvijo?

Doc. dr. VITOMIR ŠTRUC, Trend zadnjih let računalniškega vida je ˇgloboko učenjeˇ (Junij 2019).

Anonim

Odkrivanje in prepoznavanje obrazov na podlagi vida je eno najhitreje rastočih raziskovalnih področij računalniškega vida in robotike in se pogosto uporablja v več človeških povezanih aplikacijah. Vendar se je izkazalo, da je vidno zaznavanje in prepoznavanje obraza učinkovalo le pod normalnimi pogoji osvetlitve. Pri razvoju algoritma za zaznavanje in prepoznavanje obrazov je bistveno upoštevati običajni in hudi pogostost osvetlitve. Eden od pristopov je pretvoriti obraz obrazov v različnih pogojih osvetlitve v tiste z invariantnim videzom obraza, hkrati pa ohranjati značilnosti, značilne za obraz, kot so tekstura in značilnosti obraza.

Zdaj so raziskovalci na Oddelku za računalništvo in inženirstvo na Tehnološki univerzi Toyohashi razvili novo tehniko, s katero bi prilagodili učinek osvetlitve na človeške obraze z uporabo razširjenega modela odbojnosti. Model ima eno spremenljivko (razmerje osvetlitve), ki ga nadzira Fuzzy Inference System (FIS). Za obvladovanje velikega števila osvetljevalnih razmer je bilo pravilo FIS optimirano z uporabo Genetskega algoritma (GA).

Prvi kandidat za doktorsko disertacijo, Bima Sena Bayu Dewantara, je pojasnil: »Za odpravo posledic svetlobe je treba kontrast slike prilagoditi. Če želite npr. Ustvariti invarianten izgled obraza pod osvetlitvijo, je treba obraze razsvetliti, medtem ko morajo očesni očesci je treba ohraniti temno.Tako adaptivno kontrastno prilagoditev lahko izvedemo z uporabo razvitega modela refleksije in pokažemo, da je kombinacija Fuzzy Inference System (FIS) in Genetski algoritem (GA) zelo učinkovita pri izvajanju modela. "

Profesor Jun Miura je dejal: "Z dodajanjem tega kontrastnega prilagajanja sedanjim sistemom prepoznavanja obrazov lahko v veliki meri izboljšamo natančnost in učinkovitost zaznavanja in prepoznavanja obraza. Poleg tega se ta prilagoditev izvaja v realnem času in je zato primerna za realno časovne aplikacije, kot so sistemi robota in človeških interakcij. "

Obraz ne zagotavlja le identitete osebe, temveč tudi druge informacije, kot je pozornost osebe in stopnja utrujenosti. Pridobivanje takšnih informacij je koristno za udobno interakcijo med človekom in računalnikom, raziskovalci pa pričakujejo, da bo predlagana metoda za prilagajanje kontrasta uporabna tudi v različnih situacijah, še posebej v hudih pogojih osvetlitve.

Zgoraj navedeni rezultati raziskav so bili predstavljeni v programu Machine Vision in aplikacijah 15. julija 2016.

menu
menu