Архив рубрики: Image recognition

Распознавание лиц с IP камер. Выбор, хранение и обработка данных для принятия решения (Face recognition from IP cameras. Selection, storage and processing of data for decision making)

Введение Подключение IP камеры и доступ к видео-потоку Решение проблемы торможения видео-потока от IP камеры Цикличное переключение видеопотоков от разных камер Детекция лиц с landmarks точками Формализация задачи распознавания лица Выбор из видео-потока корректных изображений лиц Выбор признаков лица Принятие решения при распознавании лица Чтение и запись данных Полезные ссылки Введение Получил комментарий к одной из статей по… Читать далее »

Адекватность и оптимальность нейронной сети на примере распознавания поворота головы (Adequacy and optimality of the neural network for detecting head rotation)

Введение Постановка задачи Проверка нейронной сети на адекватность Выбор архитектуры сети Парадокс нейронной сети Наклон сигмоидальной функции Размер и соотношение разнотипных сигналов в обучающей выборке Линия размежевания разнотипных сигналов в обучающей выборке Обучение сети положительному (YES) и отрицательному (NO) жестам головой Анализ и выбор данных Общие выводы Программный код для проведения экспериментов Полезные ссылки Введение Первое,… Читать далее »

Машинное обучение распознавать поворот лица (Machine learning to recognize face turn)

Введение Постановка задачи Оценка возможностей распознавать поворот лица через машинное обучение Программный код (вариант 1) Программный код (вариант 2) Адекватность и оптимальность нейронной сети для распознавания поворота головы Полезные ссылки Введение Как не зная алгоритм, а просто имея данные и ответ, получить из них алгоритм?  Альтернатива традиционному алгоритмическому подходу – нейронная сеть, которую можно обучать предсказывать… Читать далее »

Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)

Введение Обнаружение лица через OpenCV Обнаружение лица в реальном времени (с помощью веб-камеры) Обнаружение лица через MTCNN Извлечение изображений лиц из фото Выделение характерных точек лица Обнаружение лица и выделение характерных точек  в реальном времени Обнаружение лица и выделение характерных точек через DLIB Полезные ссылки Введение Обнаружение лица — локализация и выделение области лица из фона. Это… Читать далее »

Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)

Введение Гистограммы изображений Создание Pickle-файлов Структура нейросети Полезные ссылки Введение В статье Идентификация образов по цвету, текстуре и форме  рассмотрен алгоритмический подход к решению задачи распознавания фруктов. В статье Artificial Neural Network Implementation using NumPy and Classification of the Fruits360 Image Dataset автора Ahmed Gad рассматривается альтернативный подход к решению подобной задачи  — с помощью нейросети (Artificial Neural… Читать далее »

Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)

Постановка задачи Пространственная система координат, привязанная к лицу Алгоритм определения 3D-координат Программа для тестирования предложенного метода Полезные ссылки Постановка задачи В статье Распознавание лиц на основе OpenCV для C++  изложены концепции распознавания лиц  на основе ASM (Active Shape Models). Признаки для идентификации определяются из статистических связей (расстояний) между расположением антропометрических точек лица. Очевидно, что расстояния между точками проецируются… Читать далее »

Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)

Постановка задачи Модель нейросети для идентификации Оптимизация погрешности выходных сигналов Полезные ссылки Постановка задачи Ниже исследуются возможности решения задачи идентификации по множеству признаков с помощью нейронной сети (НС). Распознающую систему представим в виде «чёрного ящика». У этого ящика есть n входов, на которые подаются значения признаков субъекта для распознавания x={x1,x2,…,xn}, и k выходов y={y1,…,yk} (по… Читать далее »

Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)

Постановка задачи Классификация множеств признаков Идентификация субъекта по сумме одинаковых оценок признаков Средневзвешенная оценка веса признаков Последовательный попарный отбор претендентов на сходство Отбор претендентов на сходство по круговой системе Оценка признака на основе треугольного закона распределения Полезные ссылки Постановка задачи На сайте рассмотрено решение двух задач: Идентификация образов по цвету, текстуре и форме; Распознавание лиц… Читать далее »

Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)

Постановка задачи Движение змейки к цели по прямой Установка камер на глазах змейки Поток изображений с камер Формализация движения в обход преград Считывание и анализ точек изображений Определение траектории движения Полезные ссылки Постановка задачи В статье Игра “Snake” на Unity3D было рассмотрено, как создать игру «Змейка». Змейка двигается вперед и меняет направление под управлением клавиш влево/вправо. Задача… Читать далее »

Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)

Объекты (например, лица) выделяются, если признаки в сканирующем окне совпадают с признаками на выделенной окном части изображения: Этот подход к детектированию объектов на изображении комбинирует четыре ключевые концепции: Простые прямоугольные функции-признаки, называемые функциями Хаара. Интегральное изображение для быстрого обнаружения функции. Метод машинного обучения AdaBoost. Каскадный классификатор для эффективного совмещения множественных функций. Результаты обучения каскадов складываются… Читать далее »

Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)

Введение Захват видеопотока с камеры и выделение лица Выделение особых точек лица (Facial Landmark Detection) Выбор признаков для фильтрации изображений и распознавания лиц Алгоритм распознавания лиц по 2D-каркасу точек  Программа сравнения лиц по одному признаку 3D- реконструкция ASM (Active Shape Models) Идентификация по множеству признаков. Основы Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети Машинное обучение распознавать поворот… Читать далее »

Алгоритмы распознавания геометрических фигур (Algorithms for recognition of geometric shapes)

Моделирование задачи распознавания прямоугольников Распознавание фигур на основе «выборки для обучения» Распознавание фигур «через самообучение» Сортировка плоских деталей Алгоритм задачи “Разбор завала” Программные реализации: Формирование контуров Распознавание прямоугольников (по признаку равенства сторон и диагоналей) Распознавание прямоугольников (по признаку прямого угла) Моделирование задачи распознавания прямоугольников Постановка задачи определяется целью и возможностями ее реализации. Цель. Разработать программу… Читать далее »

Формат и чтение BMP файла (BMP format)

Формат монохромного BMP файла VLISP программа считывания данных из BMP-файла (монохромного) Формат BMP (24-bit Bitmap) Загрузка и чтение BMP (24-bit Bitmap) на VB.NET C++ программа считывания данных из BMP (24-bit Bitmap) Формат Bmp (256-цветной) Формат монохромного BMP файла Создайте в графическом редакторе PAINT растровое изображение размером 50*35 пикселов. Выберите максимальный масштаб изображения и включите сетку.… Читать далее »

3D-реконструкция по двум изображениям (3D reconstruction from two images)

Введение Формализация задачи Алгоритм 3D-реконструкции Простейшая модель для тестирование алгоритма Создание фото при помощи программы 3D GL WinApi Подготовка программы для тестирования алгоритма Тестирование алгоритма с реальным объектом Контрольные задания Выводы Полезные ссылки Введение Трехмерная реконструкция (англ. 3D reconstruction) – это процесс получения 3D объекта на основе изображений (cм. статью Фотограмметрия).  На вход алгоритма обработки подается… Читать далее »

Определение ориентации 3D объекта по изображению (Determining the orientation of a 3D object from an image)

Постановка задачи Алгоритм восстановления параметров положения Алгоритм смены системы координат Пример решения задачи Контрольные задания Полезные ссылки Постановка задачи Во многих задачах, связанных с компьютерным зрением, важно не только определять взаимное положение объектов в 3D пространстве, но и знать их ориентацию. Например, по ориентации  ракеты (см. Имитация полета крылатой ракеты) можно быстро определить какую цель… Читать далее »

Идентификация образов по цвету, текстуре и форме (Identification of images by color, texture and shape)

Постановка задачи. Интерфейс программы Абстрагирование Сопоставление гистограмм цвета Критерии оценки различий гистограмм цвета Уменьшение влияния освещенности на признаки цвета Описание текстуры через колебания сигнала цвета Разложение сигнала цвета в ряд Фурье Признаки текстуры через параметры гармоник в ряде Фурье Оценка информативности признака Анализ изображений на предмет выбора признаков формы Выделение границ и построение сигнатуры Признаки… Читать далее »

Алгоритм векторизации чертежа (Drawing vectorization algorithm)

Постановка задачи. Этапы алгоритма ЭТАП 1. От точек вдоль рядов к скелетным точкам линий ЭТАП 2. От скелетных точек линий к точкам вдоль линий ЭТАП 3. Определение вида кривой через аппроксимацию Программная реализация 1-го этапа на языке VLISP Постановка задачи. Этапы алгоритма Векторизация – преобразование растрового  изображения (отсканированной картинки или фото) в векторное представление. Задачу… Читать далее »