Системы машинного зрения в человеко-машинных системах - История изменений

Чесноков в 21:26, 19 января 2017

2017-01-19T21:26:12Z

Внесённые изменения

Чесноков в 20:50, 19 января 2017

2017-01-19T20:50:14Z

Чесноков: Новая страница: « Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и дал…»

2017-01-19T20:44:24Z

Новая страница: « Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и дал…»

Новая страница

Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и далее весьма эффективно обрабатывает полученную информацию при помощи аппарата анализа и интерпретации визуальной информации. Поэтому встает вопрос о возможности машинной реализации данного процесса.
За счет возрастания сложности решаемых научно-технических задач, автоматическая обработка и анализ визуальной информации становятся все более актуальными вопросами. Данные технологии используются в весьма востребованных областях науки и техники, таких как автоматизация процессов, повышение производительности, повышение качества выпускаемых изделий, контроль производственного оборудования, интеллектуальные робототехнические комплексы, системы управления движущимися аппаратами, биомедицинские исследования и множество других. Кроме того, можно сказать, что успех современного бизнеса основывается главным образом на качестве предлагаемой продукции. А для его обеспечения, если говорить о производстве материальных вещей, требуется визуальный контроль.
Далее мы будем использовать термин «машинное зрение», как понятие, наиболее полно объемлющее круг инженерных технологий, методов и алгоритмов, связанных с задачей интерпретации визуальной информации, а также как практическое использование результатов этой интерпретации.
Типовая система машинного зрения состоит из одной или нескольких цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений, подсветки и объекта, оборудования ввода/вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах. Кроме того, важна и программная составляющая систем машинного зрения, а именно программное обеспечение для подготовки изображений к обработке (для аналоговых камер это оцифровщик изображений), специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.
Примеры систем машинного зрения.
1) Видеонаблюдение.
Автоматические и автоматизированные системы видеонаблюдения являются одной из ключевых составляющих современных комплексных систем безопасности. Задача видеонаблюдения подразумевает визуальный контроль заданной области пространства при помощи одной или нескольких видеокамер, позволяющий сохранять и просматривать цифровые видеоданные, а также постоянно оценивать состояние контролируемой территории, выделяя так называемые охранные события.
Охранное видеонаблюдение сегодня имеет два самых важных направления развития - полный переход на цифровые системы видеонаблюдения и развитие функций видеоаналитики. Цифровое (IP) видеонаблюдение предполагает отказ от аналоговых камер и средств передачи данных. Видеоаналитика представляет развитие функций систем видеонаблюдения, позволяя сократить объем регистрируемых данных.
Современная система видеонаблюдения включает в себя значительное количество различных технологий компьютерного зрения. Технология интеллектуального видеонаблюдения должна включать следующие основные элементы и программно-алгоритмические модули:
• визуальные датчики различного типа для дистанционного видеонаблюдения
• средства распределенного сбора информации, сжатия, обработки и передачи цифровой видеоинформации по локальным и глобальным сетям в реальном времени
• автоматическое выделение объектов интереса (люди, транспортные средства, другие объекты)
• автоматическое слежение за движущимися объектами в зоне наблюдения
• биометрическое распознавание персонала, биометрический контроль доступа в критические зоны объекта наблюдения
• автоматическую идентификацию транспортных средств, грузов и оборудования на основе распознавания идентификационных меток (регистрационных номеров, штриховых кодов, других технологических маркировок)
• методы оценки сценариев поведения наблюдаемых объектов и групп объектов
• формирование «тревожных» сообщений оператору в случае реализации неблагоприятных или нестандартных сценариев развития событий в зоне видеонаблюдения
• программно-аппаратные средства для реализации методов и алгоритмов сбора и обработки видеоинформации.
Рассмотрим ряд примеров создания систем видеонаблюдения и их элементов.
2)Система обнаружения и сопровождения движущихся объектов по признаку их движения.
Технология детектирования движения в поле зрения камеры стала одной из первых коммерческих технологий на потребительском рынке Web-камер . Принцип работы технологии очень простой, поскольку предполагается, что камера неподвижна, а следовательно, неподвижен и фон. Движутся только объекты. Хотя существуют и такие технологии, которые позволяют детектировать движущиеся объекты на движущемся фоне.
У систем обнаружения и сопровождения движущихся объектов могут быть различные функции, такие как:
• обнаружение новых объектов сцены наблюдения;
• обнаружение пропавших объектов сцены наблюдения;
• регистрация новой сцены наблюдения;
• контроль отсутствия сдвигов камеры относительно сцены наблюдения.
3)Система обнаружения и распознавания лиц.
Была разработана технология обнаружения и распознавания лиц по двумерным изображениям, включающая три основных модуля:
• детектирование (обнаружение) лиц;
• индексация (кодирование и последующий быстрый поиск лиц в базе);
• идентификация лиц.
Модули применяются последовательно. Выделенные на текущем кадре изображения лиц поступают в систему индексации, которая в ответ указывает заданное количество «кандидатов» из хранящейся базы изображений лиц, наиболее похожих на текущее изображение. После этого процедура идентификации обрабатывает изображения лиц найденных кандидатов с целью их точного распознавания. Такой подход позволяет осуществлять полнофункциональную работу с «живым» видеопотоком с целью выделения и распознавания лиц по значительным объемам банков изображений в режиме, близком к режиму реального времени.
4) Биометрия.
В последние годы во всем мире наблюдается все возрастающий интерес к методам распознавания и идентификации личности. Основные пути и способы решения этих задач лежат в области разработки биометрических систем. В биометрических системах для распознавания человека используется совокупность биометрических характеристик, основанных на биологических особенностях человеческого тела. В качестве таких биометрических характеристик могут выступать голос, почерк, отпечатки пальцев, геометрия кисти руки, рисунок сетчатки или радужной оболочки глаза, лицо и ДНК.
5) Система считывания регистрационных номеров автомобилей.
Как уже говорилось, одной из функций систем видеонаблюдения является считывание идентификационных меток объектов, прежде всего – номеров транспортных средств, пересекающих зону наблюдения.
6) Система распознавания жестов руки человека.
Распознавание жестов представляет собой обширную область приложений компьютерного зрения. Под «жестами» в широком смысле понимаются любые движения человеческого тела. В узком смысле обычно подразумеваются некоторые характерные движения рук человека, имеющие в определенной предметной области какие-либо определенные семантические значения. Распознавание жестов может использоваться для построения различного рода человеко-машинных интерфейсов, управления различными техническими средствами и системами виртуальной реальности.
В качестве простого примера можно рассмотреть систему распознавания жестов руки человека по изображениям от черно-белой видеокамеры низкого разрешения. Система не требует предварительного обучения и устойчиво различает до 10 различных жестов.
7) Медицинские приложения.
Особое место в области разработки систем компьютерного зрения занимают задачи медицинской диагностики. Основные задачи, которые должны решать здесь данные технологии, следующие: задача измерения объектов на рентгенограммах, компьютерных томограммах и современных цифровых ультразвуковых приборах, задача улучшения визуализации, задача восстановления трехмерных форм объектов. Наиболее современной и бурно развивающейся в области разработки медицинских диагностических приложений можно считать технологию, связанную с определением степени алкогольного и наркотического опьянения на основе анализа реакции зрачка пациента.
8)Системы для компьютерного анализа томографических изображений.
При создании систем анализа томографических изображений общего назначения основной акцент делался на разработку процедур автоматической и полуавтоматической сегментации изображений. Реализованная схема алгоритма сегментации включает:
• первичную гистограммную сегментацию методом статистического выделения мод;
• формирование связных областей с заданными характеристиками методом слияния/разбиения.
Специально разработанный для данного класса задач метод статистического выделения мод позволяет оценивать количество и степень выраженности мод гистограммы, опираясь на соответствующий график статистической производной.
Метод слияния/разбиения связных областей использует полученную на первом этапе разметку пикселей изображения в качестве стартового приближения, после чего происходит процесс итеративной релаксации с целью минимизации заданной энергетической функции. Алгоритм сегментации может быть использован как в автоматическом, так и в полуавтоматическом режиме. В этом случае врач-оператор может инициализировать процесс сегментации интересующих его объектов путем указания интересующих его точек.
Таким образом, у систем машинного зрения достаточно хорошие перспективы. Идеальная система машинного зрения будет полностью построена на цифровых технологиях, станет использовать интеллектуальные камеры и недорогое оборудование, реализующее набор стандартизованных функций обработки и распознавания изображений. Ключевым в ее успехе будет, конечно, удобная интеллектуальная программная среда, способная гибко и быстро настраиваться на произвольную предметную область, допускающая динамическое расширение функциональных возможностей и легко стыкующаяся с технологической аппаратурой.

Список литературы
• [Бобровский, 2004] Бобровский С. «Когда машины прозреют».
• [Лысенко, 2007] Лысенко О. Машинное зрение от SICK/IVP // Компоненты и технологии. 2007. № 1
• [Компьютерное зрение ] Компьютерное (машинное) зрение (computer vision) http://es-prof.com/m_mvision.php

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
-   Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и далее весьма эффективно обрабатывает полученную информацию при помощи аппарата анализа и интерпретации визуальной информации. Поэтому встает вопрос о возможности машинной реализации данного процесса.
+Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и далее весьма эффективно обрабатывает полученную информацию при помощи аппарата анализа и интерпретации визуальной информации. Поэтому встает вопрос о возможности машинной реализации данного процесса.
 За счет возрастания сложности решаемых научно-технических задач, автоматическая обработка и анализ визуальной информации становятся все более актуальными вопросами. Данные технологии используются в весьма востребованных областях науки и техники, таких как автоматизация процессов, повышение производительности, повышение качества выпускаемых изделий, контроль производственного оборудования, интеллектуальные робототехнические комплексы, системы управления движущимися аппаратами, биомедицинские исследования и множество других. Кроме того, можно сказать, что успех современного бизнеса основывается главным образом на качестве предлагаемой продукции. А для его обеспечения, если говорить о производстве материальных вещей, требуется визуальный контроль.
 Далее мы будем использовать термин «машинное зрение», как понятие, наиболее полно объемлющее круг инженерных технологий, методов и алгоритмов, связанных с задачей интерпретации визуальной информации, а также как практическое использование результатов этой интерпретации.
 Типовая система машинного зрения состоит из одной или нескольких цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений, подсветки и объекта, оборудования ввода/вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах. Кроме того, важна и программная составляющая систем машинного зрения, а именно программное обеспечение для подготовки изображений к обработке (для аналоговых камер это оцифровщик изображений), специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.
-                           Примеры систем машинного зрения.
+'''Примеры систем машинного зрения.'''
 ) Видеонаблюдение.
 Автоматические и автоматизированные системы видеонаблюдения являются одной из ключевых составляющих современных комплексных систем безопасности. Задача видеонаблюдения подразумевает визуальный контроль заданной области пространства при помощи одной или нескольких видеокамер, позволяющий сохранять и просматривать цифровые видеоданные, а также постоянно оценивать состояние контролируемой территории, выделяя так называемые охранные события.
@@ Строка 46: / Строка 46: @@
 Специально разработанный для данного класса задач метод статистического выделения мод позволяет оценивать количество и степень выраженности мод гистограммы, опираясь на соответствующий график статистической производной.
 Метод слияния/разбиения связных областей использует полученную на первом этапе разметку пикселей изображения в качестве стартового приближения, после чего происходит процесс итеративной релаксации с целью минимизации заданной энергетической функции. Алгоритм сегментации может быть использован как в автоматическом, так и в полуавтоматическом режиме. В этом случае врач-оператор может инициализировать процесс сегментации интересующих его объектов путем указания интересующих его точек.
-   Таким образом, у систем машинного зрения достаточно хорошие перспективы. Идеальная система машинного зрения будет полностью построена на цифровых технологиях, станет использовать интеллектуальные камеры и недорогое оборудование, реализующее набор стандартизованных функций обработки и распознавания изображений. Ключевым в ее успехе будет, конечно, удобная интеллектуальная программная среда, способная гибко и быстро настраиваться на произвольную предметную область, допускающая динамическое расширение функциональных возможностей и легко стыкующаяся с технологической аппаратурой.
+Таким образом, у систем машинного зрения достаточно хорошие перспективы. Идеальная система машинного зрения будет полностью построена на цифровых технологиях, станет использовать интеллектуальные камеры и недорогое оборудование, реализующее набор стандартизованных функций обработки и распознавания изображений. Ключевым в ее успехе будет, конечно, удобная интеллектуальная программная среда, способная гибко и быстро настраиваться на произвольную предметную область, допускающая динамическое расширение функциональных возможностей и легко стыкующаяся с технологической аппаратурой.
 Список литературы