1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Điểm bất động và ứng dụng trong nhận dạng đối tượng

68 1,1K 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 68
Dung lượng 1,89 MB

Nội dung

CÁC THUẬT NGỮ VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Auto-correlation matrix Co-variance matrix CSDL Differentiation Scale DoG Integration Scale LoG Scale Second moment matrix SIFT Ma trận tương quan tự động Ma trận đồng biến Cơ sở liệu Tỷ lệ vi phân Difference-of-Gaussian Tỷ lệ tích phân Laplacian-of-Gaussian Tỷ lệ Ma trận moment cấp hai Scale Invariant Feature Transform DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ tổng quát hệ nhận dạng Hình 1.2 Hai đối tượng mặt phẳng Hình 1.3 Các tứ giác hình trịn mặt phẳng hai chiều Hình 1.4 Ví dụ bất biến hình học đối phép quay tịnh tiến 13 Hình 2.1 Một thể đa tỷ lệ tín hiệu 25 Hình 2.2 Các mức khác thể không gian tỷ lệ 26 Hình 2.3 Ví dụ tỷ lệ đặc trưng 29 Hình 2.4 Phát điểm quan tâm bất biến tỷ lệ 32 Hình 2.5 Điểm quan tâm bất biến tỷ lệ ảnh bị biến đổi affine 33 Hình 2.6 Biểu đồ giải thích phép chuẩn hóa affine 36 Hình 2.7 Phát lặp lại điểm quan tâm bất biến affine 42 Hình 2.8 Phát điểm quan tâm bất biến affine 43 Hình 2.9 Xây dựng thể khơng gian tỷ lệ 45 Hình 2.10 Các giá trị cực đại cực tiểu ảnh DoG 45 Hình 2.11 Các giai đoạn lựa chọn điểm khóa 48 Hình 2.12 Bộ mơ tả điểm khóa 51 Hình 3.1 Ví dụ tốn nhận dạng đối tượng: xác định xem đối tượng 54 ảnh (b) có ảnh (a) khơng? 54 Hình 3.2 Sơ đồ chức nhận dạng đối tượng 55 Hình 3.3 Giao diện chương trình 58 Hình 3.4 (a) Ảnh truy vấn chứa nhiều đối tượng; (b) Ảnh huấn luyện; 59 (c) Kết nhận dạng 59 Hình 3.5 (a) Ảnh truy vấn chứa nhiều đối tượng; 60 (b) Ảnh chứa đối tượng cần nhận dạng; (c) Kết nhận dạng 60 Hình 3.6 Khơng nhận dạng đối tượng 61 MỞ ĐẦU Trong sống ngày, thường xuyên cần phải nhận dạng phân biệt vô số đối tượng kể đối tượng quen thuộc đối tượng lạ Các đối tượng biến đổi đơi chút hình thức, màu sắc, kết cấu, v.v… Các đối tượng nhận dạng từ nhiều tư khác (từ phía trước, bên cạnh phía sau), nhiều nơi nhiều kích thước khác Các đối tượng chí nhận dạng chúng bị che khuất phần đối tượng khác Vì vậy, việc nhận dạng đối tượng cách tự động vấn đề thiết thực xã hội đại Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ ngành Khoa học máy tính bùng nổ lĩnh vực Công nghệ thông tin đẩy nhanh phát triển nhiều lĩnh vực xã hội quân sự, y học, giáo dục, kinh tế, giải trí v.v… Sự phát triển phần cứng phương diện thu nhận, hiển thị, với tốc độ xử lý mở nhiều hướng cho phát triển phần mềm, đặc biệt Cơng nghệ xử lý ảnh phát triển nhanh Nó giải toán phát hiện, nhận dạng tự động loại đối tượng thực tế, chẳng hạn tạo hệ thống phát kẻ gian đột nhập vào quan cần giám sát sau hành Kho bạc, Ngân hàng v.v thay cần phải có đội bảo vệ canh gác cẩn thận Nhận dạng mặt người ảnh có nhiều ý nghĩa quân sự, an ninh v.v Rõ ràng toán phát đối tượng nhận dạng đối tượng ngày quan trọng phát triển xã hội, đặc biệt quan trọng cho xã hội Việt Nam Bài toán nhận dạng đối tượng toán cốt yếu lĩnh vực nhận dạng hay thị giác máy, sở cho nhiều ứng dụng quan trọng Nhận dạng đối tượng có nhiều cách tiếp cận để giải quyết, loại đối tượng có kỹ thuật cụ thể, song chúng có sở chung Một nguyên nhân định cho chất lượng nhận dạng đối tượng ảnh việc trích chọn đặc trưng Các đặc trưng trích chọn thường dựa vào đặc trưng bất biến Lý thuyết điểm bất động nghiên cứu nhiều toán học vật lý Việc nghiên cứu áp dụng lý thuyết để trích chọn đặc điểm phục vụ cho nhận dạng xử lý ảnh hướng tiếp cận có nhiều hứa hẹn đối tượng có biến đổi kích thước, hình dạng, đối tượng bị che khuất số phận đối tượng chuyển động v.v Như toán nhận dạng đối tượng dựa vào đặc trưng bất biến mà tảng dựa vào điểm bất động cách tiếp cận khoa học nhận dạng, sở để xây dựng nhiều ứng dụng quan trọng cần thiết Trên điểm qua tầm quan trọng toán nhận dạng đối tượng, đặc biệt đối tượng bị biến đổi cho ta thấy rõ tính cần thiết tính thời đồng thời ý nghĩa khoa học thực tiễn vấn đề Nhận thức điều này, chọn đề tài luận văn: “Điểm bất động ứng dụng nhận dạng đối tượng” Bố cục luận văn bao gồm phần mở đầu, phần kết luận ba chương nội dung tổ chức sau: Chương 1: Tổng quan bất biến nhận dạng đối tượng Chương trình bày định nghĩa loại bất biến, lý thuyết điểm bất động, toán nhận dạng đối tượng cách giải Chương 2: Các phương pháp xác định điểm bất động ảnh Chương trình bày kỹ thuật xác định điểm bất động ảnh để xây dựng đặc trưng bất biến đối tượng sử dụng đặc trưng cho việc so khớp nhận dạng đối tượng Chương 3: Ứng dụng điểm bất động nhận dạng đối tượng Trong phần luận văn trình bày ứng dụng nhận dạng đối tượng dựa vào đặc trưng bất biến xây dựng từ điểm bất động, cài đặt thử nghiệm phương pháp trình bày chương Chƣơng – TỔNG QUAN VỀ BẤT BIẾN VÀ NHẬN DẠNG ĐỐI TƢỢNG Chương trình bày tổng quan tốn nhận dạng đối tượng ảnh, đề cập đến hai vần đề dạng bất biến ảnh lý thuyết điểm bất động 1.1 Tổng quan nhận dạng Trong lý thuyết nhận dạng nói chung nhận dạng ảnh nói riêng có cách tiếp cận khác nhau: - Nhận dạng dựa vào phân hoạch không gian - Nhận dạng cấu trúc - Nhận dạng dựa vào kỹ thuật mạng nơron Hai cách tiếp cận đầu kỹ thuật kinh điển Các đối tượng ảnh quan sát thu nhận phải trải qua giai đoạn tiền xử lý nhằm tăng cường chất lượng, làm chi tiết, trích chọn biểu diễn đặc trưng cuối qua giai đoạn nhận dạng Cách tiếp cận thứ ba hoàn toàn khác Nó dựa vào chế đốn nhận, lưu trữ phân biệt đối tượng mô theo hoạt động hệ thần kinh người Do chế đặc biệt, đối tượng thu nhận thị giác người không cần qua giai đoạn cải tiến mà chuyển sang giai đoạn tổng hợp, đối sánh mẫu lưu trữ để nhận dạng Nhận dạng trình phân loại đối tượng biểu diễn theo mô hình gán cho chúng lớp (gán cho đối tượng tên gọi) dựa theo quy luật mẫu chuẩn Quá trình nhận dạng dựa vào mẫu học biết trước gọi nhận dạng có thầy hay học có thầy; trường hợp ngược lại gọi học khơng có thầy 1.1.1 Không gian biểu diễn đối tƣợng, không gian diễn dịch 1.1.1.1 Không gian biểu diễn đối tƣợng Các đối tượng quan sát hay thu nhận được, thường biểu diễn tập đặc trưng hay đặc tính Như trường hợp xử lý ảnh, ảnh sau tăng cường để nâng cao chất lượng, phân vùng trích chọn đặc tính biểu diễn đặc trưng biên, miền đồng nhất, v.v Người ta thường phân đặc trưng theo loại như: đặc trưng tơpơ, đặc trưng hình học đặc trưng chức Việc biểu diễn ảnh theo đặc trưng tùy thuộc vào ứng dụng Ở ta đưa cách hình thức cho việc biểu diễn đối tượng Giả sử đối tượng X biểu diễn n thành phần (n đặc trưng): X={x1, x2,…,xn}; xi biểu diễn đặc trưng Không gian biểu diễn đối tượng thường gọi tắt không gian đối tượng X định nghĩa: X = { X1, X2,…, Xm} Xi biểu diễn đối tượng Khơng gian vơ hạn Để xem xét xét tập X hữu hạn 1.1.1.2 Không gian diễn dịch Không gian diễn dịch tập tên gọi đối tượng Kết thúc trình nhận dạng ta xác định tên gọi cho đối tượng tập khơng gian đối tượng hay nói cách khác nhận dạng đối tượng Một cách hình thức gọi  tập tên đối tượng:  = {w1, w2, …, wk} với wi, i = 1, 2,…, k tên đối tượng Quá trình nhận dạng đối tượng f ánh xạ f: X   với f tập quy luật để định phần tử X ứng với phần tử  1.1.2 Mơ hình chất q trình nhận dạng 1.1.2.1 Mơ hình Việc lựa chọn q trình nhận dạng có liên quan mật thiết đến kiểu mô tả mà người ta sử dụng để đặc tả đối tượng Trong nhận dạng, người ta phân chia làm hai họ lớn: - Họ mô tả theo tham số - Họ mô tả theo cấu trúc Cách mô tả lựa chọn xác định mơ hình đối tượng Như vậy, có hai loại mơ hình: mơ hình theo tham số mơ hình theo cấu trúc * Mơ hình tham số: sử dụng vectơ để đặc tả đối tượng Mỗi phần tử vectơ mô tả đặc tính đối tượng Ví dụ đặc trưng chức năng, người ta sử dụng sở trực giao để biểu diễn Và vậy, ảnh biểu diễn chuỗi hàm trực giao Giả sử C đường bao ảnh C(i,j) điểm thứ i đường bao, i = 1, 2,…, N (đường bao gồm N điểm) Giả sử tiếp: x0  N  xi N i1 N y   yi N i1 tọa độ tâm điểm Như vậy, moment trung tâm bậc p, q đường bao là: μ pq  N (x i -x )p (yi -y0 )q  N i1 Vectơ tham số trường hợp moment ij với i = 1, 2,…, p j = 1, 2,…, q Cịn số đặc trưng hình học, người ta sử dụng chu tuyến, đường bao, diện tích tỷ lệ T = 4S/p2, với S diện tích, p chu tuyến Việc lựa chọn phương pháp biểu diễn làm đơn giản cách xây dựng Tuy nhiên, việc lựa chọn đặc trưng hoàn tồn phụ thuộc vào ứng dụng * Mơ hình cấu trúc: cách tiếp cận mơ hình dựa vào việc mô tả đối tượng nhờ số khái niệm biểu thị đối tượng sở ngôn ngữ tự nhiên Để mô tả đối tượng, người ta dùng số dạng nguyên thủy đoạn thẳng, cung, v.v… Trong mơ hình này, người ta sử dụng ký hiệu kết thúc Vt, ký hiệu không kết thúc gọi Vn Ngồi có dùng tập luật sản xuất để mô tả cách xây dựng đối tượng phù hợp dựa đối tượng đơn giản đối tượng nguyên thủy (tập Vt) Trong cách tiếp cận này, ta chấp nhận khẳng định là: cấu trúc dạng kết việc áp dụng luật sản xuất theo nguyên tắc xác định dạng gốc bắt đầu Một cách hình thức, ta coi mơ hình tương đương văn phạm G = (V t, Vn, P, S) với: - Vt ký hiệu kết thúc, - Vn ký hiệu không kết thúc, - P luật sản xuất, - S dạng (ký hiệu bắt đầu) 1.1.2.2 Bản chất trình nhận dạng Quá trình nhận dạng gồm giai đoạn chính: - Lựa chọn mơ hình biểu diễn đối tượng - Lựa chọn luật định (phương pháp nhận dạng) suy diễn trình học - Học nhận dạng Khi mơ hình biểu diễn đối tượng xác định, định lượng (mơ hình tham số) hay định tính (mơ hình cấu trúc), trình nhận dạng chuyển sang giai đoạn học Học giai đoạn quan trọng Thao tác học nhằm cải thiện, điều chỉnh việc phân hoạch tập đối tượng thành lớp Việc nhận dạng tìm quy luật thuật tốn để gán đối tượng vào lớp hay nói cách khác gán cho đối tượng tên Nhìn chung, dù mơ hình kỹ thuật nhận dạng sao, hệ thống nhận dạng tóm tắt theo sơ đồ sau: Trích chọn đặc trƣng biểu diễn đối tƣợng Phân lớp định Quá trình tiền xử lý trả lời Đánh giá Khối nhận dạng Hình 1.1 Sơ đồ tổng quát hệ nhận dạng 1.1.3 Bài toán nhận dạng đối tƣợng ảnh Cho trước đối tượng hai chiều Tồn nhiều toán nhận dạng khác đối tượng ảnh hai chiều Bài toán 1: Cho hai đối tượng ảnh hai chiều Hình 1.2 Hãy so sánh xem chúng có giống hay khơng? Hình 1.2 Hai đối tƣợng mặt phẳng Bài tốn người giải cách nhanh chóng (Hai đối tượng có diện tích giống khác lỗ hổng) Nhưng máy việc giải tốn khơng dễ dàng Bài tốn 2: Cho hai đối tượng ảnh có kích thước khác đặt tùy ý mặt phẳng Hãy so sánh xem chúng có “giống nhau” hay khơng? Để giải tốn người đặt chúng lại theo vị trí thích hợp cho hướng nằm chúng giống Sau dùng độ đo khác để so sánh hai đối tượng Chẳng hạn, đặt đối tượng theo vị trí cần sử dụng phép biến đổi quay, tịnh tiến Trong hoàn cảnh khác người ta xem hai đối tượng đồng dạng giống Do đó, q trình giải tốn người tự mã hóa thơng số đối tượng ảnh bất biến theo vị trí, hướng tỷ lệ Đây việc khó khăn Bài tốn 3: Cho đối tượng Hình 1.3 Hãy phân loại chúng thành hai lớp Để giải toán người phân chia đối tượng thành hai lớp tứ giác {b,c,e} hình trịn {a,d} Người ta chia thành hai lớp đối tượng có diện tích {a,b,c} {d,e} b a d c e Hình 1.3 Các tứ giác hình trịn mặt phẳng hai chiều ... thuật xác định điểm bất động ảnh để xây dựng đặc trưng bất biến đối tượng sử dụng đặc trưng cho việc so khớp nhận dạng đối tượng Chương 3: Ứng dụng điểm bất động nhận dạng đối tượng Trong phần luận... hẹn đối tượng có biến đổi kích thước, hình dạng, đối tượng bị che khuất số phận đối tượng chuyển động v.v Như toán nhận dạng đối tượng dựa vào đặc trưng bất biến mà tảng dựa vào điểm bất động. .. biến đối đơi chút hình dạng chúng giữ lại số điểm định không thay đổi, dựa vào điểm bất biến đối tượng ta nhận dạng đối tượng 1.3.2.1 Trích chọn đặc trƣng bất biến từ điểm bất động Một ứng dụng

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:40

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Nguyễn Thanh Thủy, 2002, “Nhập môn xử lý ảnh số”, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.Tiếng Anh Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nhập môn xử lý ảnh số
[2] Basri, R., and Jacobs, D.W. 1997. Recognition using region correspondences. International Journal of Computer Vision, 25(2):145- 166 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Recognition using region correspondences
[3] Baumberg, A. 2000. Reliable feature matching across widely separated views. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hilton Head, South Carolina, pp. 774-781 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Reliable feature matching across widely separated views
[4] Brown, M. and Lowe, D.G. 2002. Invariant features from interest point groups. In The 13th British Machine Vision Conference, Cardiff University, UK, pp. 253–262 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Invariant features from interest point groups
[5] Harris, C. and Stephens, M.J. 1988. A combined corner and edge detector. In Alvey Vision Conference, pages 147–152 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A combined corner and edge detector
[6] Lindeberg, T. 1994. Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales. Journal of Applied Statistics, 21(2):224-270 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A basic tool for analysing structures at different scales
[7] Lowe, D.G. 1999. Object recognition from local scale-invariant features. In International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, pp.1150-1157 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Object recognition from local scale-invariant features
[8] Lowe, D.G. 2004. Distinctive image features from Scale-Invariant keypoints. International Journal of Computer Vision Sách, tạp chí
Tiêu đề: Distinctive image features from Scale-Invariant keypoints
[9] Mikolajczyk, K. 2002. Detection of local features invariant to affine transformations, Ph.D. thesis, Institut National Polytechnique de Grenoble, France Sách, tạp chí
Tiêu đề: Detection of local features invariant to affine transformations
[10] Mikolajczyk, K., and Schmid, C. 2004. Scale & affine invariant interest point detectors. International Journal of Computer Vision 60(1), 63-86 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Scale & affine invariant interest point detectors
[11] Mikolajczyk, K. and Schmid, C. 2005. A performance evaluation of local descriptors. In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Sách, tạp chí
Tiêu đề: A performance evaluation of local descriptors
[12] Rothganger, F., Lazebnik, S., Schmid, C. and Ponce. J. 2005. Object modeling and recognition using local affine-invariant image descriptors and multi-view spatial consraints. In International Journal of Computer Vision Sách, tạp chí
Tiêu đề: Object modeling and recognition using local affine-invariant image descriptors and multi-view spatial consraints

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w