Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес
оригинального документа
: http://sp.cs.msu.ru/seminar/2006/1213.html
Дата изменения: Wed Feb 11 22:28:56 2015 Дата индексирования: Sat Apr 9 23:57:45 2016 Кодировка: Windows-1251 |
![]() |
|
|||||||||||
|
Доклад подготовлен по материалам диссертационной работы и посвящен разработке модели обнаружения лица, адаптивной к сложности сцены, а также разработке метода повышения устойчивости отклика эффективности модели обнаружения лица на сценах различной сложности. Под откликом эффективности модели подразумевается вектор, характеризующий совокупность ошибок детектора, точность детектора, производительность, измеренный на базе данных эталонных изображений. Архитектура предлагаемой модели обнаружения лица является новой и представляет собой интеграцию методов распознавания изображений сцены и адаптивных методов обнаружения лиц. Особенностью представленной модели обнаружения лица является декомпозиция процесса обнаружения и распознавания образов на четыре уровня: уровень адаптации методов обнаружения лиц к сложности сцены, уровень первичной локализации лица, уровень обнаружения лица и уточненной локализации, уровень локализации лица с высокой точностью. В основу метода повышения устойчивости модели на различных классах сложности сцен положен известный аппарат цифровой обработки сигналов - гребенки фильтров (банки фильтров). Использовались фильтры на основе вейвлетов Габора, вейвлетов Бананов, фильтры на основе метода главных компонент. Для адаптации модели в режиме реального времени используются системы каскадов простых классификаторов (фильтров). В качестве процедуры автоматического построения каскадов фильтров используется алгоритм усиления простых классификаторов ADABOOST. Разработан программный комплекс, позволяющий эффективно решать задачи обнаружения лиц с элементами адаптации к сложности сцены. Приглашаются аспиранты и стажеры программистских кафедр. |
|||||||||||
|