3-боб. Рақамли тасвирлардан юз тазвирини характерловчи белгиларни ажратиш

3-боб. Рақамли тасвирлардан юз тазвирини характерловчи белгиларни ажратиш
3.1. Рақамли тасвирлардан белгиларни ажратиш масаласига ёндошувлар

FaReS киришида рақамли тасвир ўрнатилади, унинг юзи инсон юзи бўлган ягона (ёки энг катта) объект. Бундан ташқари, биз ҳар бир юз тасвирини ўзига хос хусусиятлар тўплами билан ифодалаши мумкинлигидан келиб чиқамиз ва бундай тасвирда уни кейинчалик қайта ишлаш учун барча керакли маълумотлар мавжуд. Таниб олиш тизимидаги барча операциялар фақатгина ушбу хусусиятлар майдонида амалга оширилади.

Агар FaReS маълумотлар базасида мос хусусиятлар тўпламлари кўринишида тақдим этилган юзларнинг мос ёзувлар расмлари бўлса ва танланган юз тасвирлари FaReS киришида кўрсатилган бўлса, унда оддий FaReS томонидан амалга ошириладиган жараён фақат икки босқичдан иборат:
Хусусиятларни чиқариб ташлаш - юзнинг таниқли тасвирини дастлабки хусусиятлар тўплами кўринишида тақдим этиш ва, эҳтимол, асл (тўлиқ) тўпламдан баъзи хусусиятларни танлаш;
Танланган хусусиятлар тўпламини стандартларнинг хусусиятлари билан таққослаш ва асл тасвирнинг маълум синфлардан бирига мансублиги тўғрисида қарор қабул қилиш.
FaReS тузилиши. 3.1 расм. FaReS-нинг асосий блоклари қуйидагилардир: стандартлар базаси, экстракция блоки/функцияларни танлаш (EP/SP) ва таққословчи. Бундай ҳолда, биз пикселларининг ёрқинлиги қийматлари орқали юзлари бўлган тасвирлар учун дастлабки хусусиятларни аниқлаймиз.
Шундай қилиб, рақамли тасвир FaReS киришида берилсин, бу объект юзи бўлган ягона (ёки энг катта) объект. Расм ҳажми MxN пикселдир.



Натижа
3.1Расм. FaReS тузилиши

Ёруғлик хусусиятларидан юзларни тасвирлаш учун фойдаланилганда, хусусият векторининг DIM ўлчови (асл тасвирнинг устунлари ёки сатрларини бирлаштириш натижасида) MN бўлади. DIM параметри асл хусусиятлар майдонининг ўлчамини аниқлайди. Масалан, M=112 ва N=92 (юз асос [ORL **]) учун DIM = 10304.

Юзли асл тасвир MNдан сезиларли даражада кичик бўлган, бир нечта содда ёндашувларга асосланиб, расмда кўрсатилган вектор (хусусиятлар) билан ифодаланиши мумкин. 3.2 [Kuh06, Kuh07].Ёндашув 1 (A1). Асл тасвирни mxn ўлчамига камайтиринг ва барча MN пикселларни ёрқинлик хусусиятлари векторига (mM, n≪N ва mn≪400 билан) бирлаштиринг. Бу ерда сиз, масалан, қўшни пикселларни (Scale) ўртача ҳисоблаш механизмларини, Downsamplingнинг оддий процедураларини ёки тўлқинларини ўзгартириш каналини паст частотали филтрлаш процедураларини (Wawelet Transform [Lai01]) фойдаланишингиз мумкин. Биз ушбу ёндашувларни анъанавий равишда "Sc-Scale", "Sc-DS" ёки "Sc-W" деб атаймиз.

3.2 Расм. Юз тасвирларини намойиш қилиш вариантлари

Ёндашув 2 (P2). Келинг, асл тасвирнинг "тасодифий" индивидуал пикселларини танлаймиз ва уларни ёрқинлик хусусиятларининг векторига камайтирамиз (функциялар сони 200 дан 400 гача). Бундай ҳолда сиз юзнинг бутун тасвири бўйича бир текис тақсимланган пикселларни ёки юзга чизилган p чизиқлар билан белгиланадиган пикселларни ва улардаги d тасодифий нуқталарни танлашингиз мумкин [Dev99]. Ушбу тасодифий ёндашув инглиз тилидаги Р ҳарфи билан номланади.

Ёндашув 3 (PP). Спектрал ядронинг юқори бурчагидан функциялар тўпламини шакллантириш билан асл тасвирларни дискрет (ортогонал) ўзгартиришни амалга оширайлик (ядро катталиги p×p, бу ерда p≤20). Масалан, бу ерда сиз икки ўлчовли дискрет Фурье конвертациясидан ёки икки ўлчовли дискрет косинус конвертациясидан фойдаланишингиз мумкин. Ушбу ёндашувлар Spektrum DFT / DCT деб номланади [Lai01, Haf01].
4-ёндашув (А4). Асл тасвирнинг ёрқинлиги гистограммасини ҳисоблаб чиқамиз ва унинг қийматларини мос белгилар векторига камайтирамиз [Tis97]. Сиз асл тасвирнинг юқори ва пастки ярмлари гистограммаларидан тузилган гистограммани ҳам ҳисоблашингиз мумкин [Kuh07]. Бундан ташқари, агар ҳар бир гистограмманинг ёрқинлик даражаси BIN параметри билан ўрнатилса, унда биринчи навбатда хусусият векторининг катталиги мос равишда BIN×1, иккинчи ҳолатда эса ((2×BIN)×1 бўлади. Бу ерда 8≤BIN≤64. Ушбу ёндашувларни гистограмма сифатида аниқлаймиз.
Ёндашув 5 (P5). Юзнинг асл қиёфаси бўйлаб "силжиган", кенглиги W≥1 пикселли иккита ойнали чизиқ орасидаги масофани ҳисоблаймиз. Чизиқлар вертикал ва горизонтал равишда "силжиши" мумкин. Кўчиришнинг ҳар бир босқичидаги масофани ойнали чизиқлар орасидаги ёрқинлик градиенти деб ҳисоблаш мумкин. Ушбу градянларнинг барча қийматларини мос хусусият векторига ёзамиз. Келинг, ушбу ёндашувни Градиент деб белгилайлик.
P1 ва P2 ёндашувларида асл тасвир жисмоний хусусиятлар тоифасидан тўплам - тасвирнинг ёрқинлиги хусусиятлари билан ифодаланади. PZ-P5 ёндашувларида асл расм математик хусусиятлар - спектрал, гистограмма ва градиент тоифасидаги тўплам билан ифодаланади.
Юзлари бўлган тасвирлардан хусусиятларни ажратиш учун ўхшаш усуллардан фойдаланган ҳолда юзни аниқлаш тизимлари биринчи марта [Lai01, Dev99, Haf01, Tis97] да тақдим этилган ва [Kuh06, Kuh07, KikObs, Kik05c, For07] да текширилган. Ушбу усулларнинг ҳар бири баъзи бир ўзгармас хусусиятларга эга хусусиятларни белгилайди, улар қуйида кўрсатилади ва муҳокама қилинади. Юзни таниб олиш муаммоларини ҳал қилишда ушбу хусусиятлардан фойдаланиш тегишли FaReS нинг юқори ишлашини ва юзларни қидириш синфининг муаммоларини ҳал қилишда нисбатан юқори самарадорлиигигини кўрсатди [For07].