Архив рубрики: Image recognition

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

Введение Постановка задачи Оценка возможностей распознавать поворот лица через машинное обучение Программный код Полезные ссылки Введение Альтернатива традиционному алгоритмическому подходу – нейронная сеть, которую можно обучать предсказывать результат по выборке для обучения. При создании среды для обучения мы всегда должны помнить, что наличие хорошего показателя с набором данных для обучения не обязательно означает, что модель хорошо… 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 Полезные ссылки Введение Обнаружение лица — локализация и выделение области лица из фона. Это первый из этапов реализации системы распознавания лиц.… 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 Система машинного обучения распознавания… 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 »

Чтение BMP файла (Reading bmp file)

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 »

Алгоритм 3D-реконструкции под Android device (Algorithm of 3D reconstruction for Android device)

Введение Формализация задачи Определение соответствия между координатами точек изображений Алгоритм 3D-реконструкции Тестирование алгоритма Выводы Программные реализации Полезные ссылки Введение Ниже излагаются результаты исследования возможности реконструкции 3D модели по изображениям на предмет создания объемной фотографии при помощи мобильных устройств. Трехмерная реконструкция (англ. 3D reconstruction) – это процесс получения 3D объектов на основе изображений.  На вход алгоритма… Читать далее »

3D реконструкция по одному изображению (3D reconstruction in one image)

Постановка задачи Алгоритм восстановления параметров положения Алгоритм смены системы координат Пример решения задачи Постановка задачи При проецировании объекта на плоскость теряется одно измерение.  Как известно, можно его восстановить по двум и более изображениям. А можно ли по одному? Можно, если известны искажения отдельных элементов объекта. Поставим конкретное задание – разработать программную систему, которая определяет по фотографии,… 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 »