Способ формирования базиса Карунена-Лоэва для распознавания лиц

КОМИТЕТ ПО ПРАВАМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ МИНИСТЕРСТВА ЮСТИЦИИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ ний в автоматических системах идентификации,слежения, доступа и т. д. Способ использует предварительную статистическую обработку информации, называемую преобразованием Карунена-Лоэва (-- ), в которой вычисляются собственные векторы и собственные числа ковариационной матрицы по выборке изображений, при этом введены итеративное формирование множества изображений из первоначальной обширной выборки путем формирования случайным образом первоначального подмножества изображений, вычисления на его основе базиса Карунена-Лоэва, вычисления ошибок декомпозиции для каждого изображения из исходной выборки и их ранжирование по величинам этих ошибок, с последующим выделением определенного числа изображений с наибольшими ошибками декомпозиции, пополнением ими множества изображений и проверки условия конца итерации, по окончанию которой вычисляют конечный ортонормированный базис и собственные числа Карунена.(72) Куленов Даулет Нильевич Лобанов Александр Федорович Ширшов Евгений Викторович(73) Куленов Даулет Нильевич , Лобанов Александр Федорович(54) СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗИСА КАРУНЕНА-ЛОЭВА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ(57) Изобретение относится к способам распознавания образов путем получения математических характеристик изображения в целом на основе предварительной обработки данных в процессе обучения. Технический результат изобретения - разработка способа формирования ортонормированного базиса Карунена-Лоэва для надежного и быстрого автоматического распознавания лица или его выделения среди множества лиц по его цифровому фотоизображению в условиях различных помех и искаже 17013 Изобретение относится к способам распознавания образов путем выделения деталей или характеристик изображения на основе предварительной обработки данных в процессе обучения и может быть использовано для значительного повышения характеристик надежности и точности автоматического распознавания и идентификации личности или его выделения среди множества других похожих лиц по фронтальному электронному оцифрованному фотоизображению его лица, полученного с цифровой камеры или фотоаппарата в реальных, специально неконтролируемых условиях съемки. В настоящее время предложено множество способов распознавания личности или его выделения среди множества лиц. Однако среди них следует отметить способы, которые наиболее часто применяются в автоматических системах распознавания и выделяются среди других методов своей надежностью и простотой в реализации и представлении данных. Известен способ обнаружения, распознавания и кодирования объектов с использованием пространства собственных векторов (патент 5710833,кл. 06 9/00, 1998), включающий преобразование двумерного электронного нормированного изображения объекта в пространство ортонормированного базиса собственных векторов Карунена-Лоэва ,полученному в результате процедуры предварительной статистической обработки информации,называемой преобразованием Карунена-Лоэва (-- ). Данная процедура включает в себя определение собственных векторов и собственных чисел ковариационной матрицы по некоторой выборке цифровых изображений объекта. Доказано, что такое представление изображения является наиболее оптимальным с точки зрения сжатия информации среди всех ортогональных преобразований (Фурье, Уолша-Адамара и прю). При этом К успешно применяют и для создания способов распознавания образов, в частности, и для распознавания лиц, которые оказываются более надежными и менее зависимыми от шумов и искажений по сравнению со способами, основанными на применении шаблонов, маркерных точек лица или нормированной корреляции. Однако среди множества задач, возникающих при практическом использовании таких способов для распознавания лиц, существует проблема, решению которой до сих пор не уделялось должного внимания. Известно, что различия между классами изображений, или их дискриминационные свойства усиливаются при представлении этих изображений в базисе . При этом возникает проблема дальнейшего усиления таких дискриминационных свойств путем формирования наиболее оптимальной с этой точки зрения выборки изображений, при условии, что размеры такой выборки являются конечными. В данном случае - это проблема построения наиболее оптимального с точки зрения надежности распознавания лиц, базиса Карунена-Лоэва путем формирования подходящей конечной выборки лиц для 2 последующего процесса обучения . Успешное решение этой проблемы позволяет значительно повысить эффективность и надежность работы систем автоматического распознавания личности по фронтальному фотоизображению лица. Задача предлагаемого изобретения - разработка эффективного способа формирования выборки на обширном множестве вариаций лиц с целью построения на основе использования этого способа оптимального, с точки зрения распознавания лиц,ортонормированного базиса Карунена-Лоэва. Технический результат изобретения - значительное повышение надежности и скорости распознавания лица по его оцифрованному фотоизображению в автоматических системах идентификации, слежения, доступа и т. д. в условиях различных помех и искажений. Такой технический результат достигается тем,что в способе обнаружения, включающем преобразование визуального изображения в цифровые сигналы, соответствующие нормированному изображению, обработку полученных сигналов, при этом цифровые сигналы представляют в виде обширного множества фронтальных изображений лиц определенного размера с одинаковым расстоянием между зрачками глаз, к которому согласно изобретению итеративно применяют процедуру статистической обработки информации - , при этом последовательно вычисляют собственные векторы и собственные числа ковариационной матрицы по текущей выборке изображений, которая формируется из первоначального множества лиц путем вычисления ошибок декомпозиции для каждого изображения и их ранжирование по величинам этих ошибок, затем выделения определенного числа изображений с наибольшими ошибками декомпозиции, пополнения ими множества изображений и проверки условия конца итерации, по окончанию которой вычисляют конечный искомый ортонормированный базис и собственные числа Карунена-Лоэва. Такой способ обработки информации обеспечивает существенное повышение эффективности распознавания лиц и значительно уменьшает их зависимость от шумов и искажений изображения по сравнению с обычными методами, основанными на, что позволяет создавать высокоэффективные и продуктивные автоматические системы идентификации, слежения, доступа и т. д. Сущность изобретения поясняется приведенными графическими материалами. На фиг. 1 изображена общая блок- схема итерационный процесса вычисления ортогонального базиса . На фиг. 2 представлены примеры фронтальных изображений лиц из общей выборки. На фиг. 3 - примеры изображений, попавших в результирующее множество. На фиг. 4 показаны первые 6 собственных изображений разложения . На фиг. 5 - примеры изображений из тестовой выборки лиц. 17013 Реализация способа осуществляется следующим образом. Формируют обширную исходную выборку фронтальных нормированных изображений лиц(фиг. 1). Формирование базиса производится по обширной выборке нормированных изображений лиц. Под такими изображениями понимают изображения с фиксированными размерами и с определенными положениями глаз на них, расстояние между которыми равняется некоторому расстоянию в пикселах. Кроме того, изображения должны удовлетворять некоторым ограничениям по контрастности, яркости и должны содержать именно изображения лиц. Сформированная выборка лиц(фиг. 2) должна достоверно отображать вариабельность всего пространства лиц. Случайным образом определяют подмножество изображений -(фиг. 3). По нему формируют первоначальный базис Карунена-Лоэва. Вычисляют ошибки декомпозиции для каждого лица из выборки за исключением изображений подмножества . Из них выбирают изображения лиц с наибольшими ошибками по определенному опытным путем порогу. Такие изображения добавляют к подмножествуи вычисления циклически повторяют до тех пор, пока все ошибки декомпозиции не станут ниже определенного опытным путем порога. Окончательным результатом такой процедуры является подмножество . Фиг. 4 показывает первые шесть собственных изображений разложения Карунена-Лоэва подмножества . Вычисленный таким образом ортонормированный базис Карунена-Лоэва положен в основу метода распознавания лица по его фронтальному изображению и широко используется в системах криминальной идентификации личности, автоматического контроля и доступа и т. п. На фиг. 5 приведен график зависимости вероятности точной идентификации от вероятности ложной идентификации (- ), выраженными в процентах, полученных в результате тестирования метода распознавания по обширной выборке изображений. Многочисленные результаты тестирования показывают эффективность применения вычисленного ортонормированного базиса Карунена-Лоэва для распознавания лиц. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ Способ формирования базиса Карунена-Лоэва для распознавания лиц, включающий преобразование визуального изображения в цифровые сигналы,соответствующие нормированному изображению,обработку полученных сигналов, при этом цифровые сигналы представляют в виде числового массива величин соответствующего визуальному изображению, с которым осуществляют предварительную статистическую обработку, называемую преобразованием Карунена-Лоэва (-- ), при которой вычисляют собственные вектора и собственные числа ковариационной матрицы по выборке изображений, отличающийся тем, что введены итеративное формирование множества изображений из первоначальной обширной выборки путем формирования случайным образом первоначального подмножества изображений, вычисления на его основе базиса Карунена-Лоэва, вычисления ошибок декомпозиции для каждого изображения из исходной выборки и их ранжирование по величинам этих ошибок, с последующим выделением определенного числа изображений с наибольшими ошибками декомпозиции, пополнением ими множества изображений и проверки условия конца итерации, по окончанию которой вычисляют конечный ортонормированный базис и собственные числа Карунена-Лоэва.