Ракамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадкщот институти хузуридаги илмий даражалар берувчи

D(I
" , 
I
) 
= £
f
(
w
„ ,
d
 
(«£ 
)).,
m=1
Н а рисунке 3 приведены результаты экспериментов по оценке степени 
влияния площади окклюзии области лица на точность его распознавания с 
использованием предложенного алгоритма, а также алгоритмов, основанных на 
анализе главных компонент (PCA), линейном дискриминантном анализе (LDA) 
и неотрицательном матричном разложении (NMF). В качестве исходных данных 
использовалась база изображений лиц AR.
Рис.4. Р езультаты эксперим ентов по оценке степени вл и ян и я площ ади 
окклю зии области л и ц а на точность его распознавания
В четвертой главе диссертации «Э ксп ерим ентальн ы е исследования и 
практи ческое применение разработанны х алгоритм ов» приведено описание 
программного комплекса, разработанного на основе существующих и
36

---

предлагаемых в данной работе алгоритмов. Также приведены результаты 
экспериментальной апробации данного программного комплекса, а также его 
применения для решения практических задач.
В 
прилож ении 
диссертации 
приведены 
копии 
документов, 
подтверждающих практическое применение результатов исследования, а также 
копии свидетельств об официальной регистрации программ, выданных 
Агентством по интеллектуальной собственности при Министерстве юстиции 
Республики Узбекистан.
ЗА К Л Ю Ч Е Н И Е
По результатам исследования, проведенного в рамках темы «Алгоритмы 
предварительной 
обработки 
изображений 
лиц 
в 
системах 
активного 
видеонаблюдения», можно сделать следующие выводы:
1. Проведен анализ современного состояния проблемы идентификации 
личности по изображению лица в системах активного видеонаблюдения, 
результаты которого позволили определить возможности и особенности этих 
систем. Показано, что в большинстве случаев качество поступающих кадров в 
указанных системах ниже, чем у неподвижных изображений лица, используемых 
в традиционных системах управления и контроля доступом.
2. Проведен анализ алгоритмов, разработанных для улучшения качества 
входных изображений лиц в системах активного видеонаблюдения. На основе 
результатов анализа обоснована необходимость разработки эффективных 
алгоритмов, обеспечивающих улучшение качества снимков, сделанных в 
неблагоприятных погодных условиях, а также при наличии частичной окклюзии.
3. С целью повышения информативности снимков, снятых в туманную 
погоду, разработан алгоритм снижения негативных последствий эффекта 
«тумана», основанный на анализе цветового канала с малой освещенностью 
изображения.
4. Для улучшения качества снимков, снятых при различном уровне 
освещения, разработан алгоритм, основанный на улучшения контрастности с 
использованием процедуры выравнивания гистограммы с сохранением средней 
яркости изображения. Данный алгоритм исключает возможность появления 
артефактов, возникающих за счет черезмерного повышения контрасности при 
обработке изображения.
5. Разработана модифицированная модель нейронной сети, основанная на 
пошаговой корректировке направления области лица, отраженного на 
изображении под разными плоскими углами. Алгоритм, построенный на основе 
указанной модели, обеспечивает более точное определение направления 
локализации лица на изображении.
6. Разработан алгоритм обнаружения области лица на изображении при 
наличии частичной окклюзии, основанный на анализе локальных признаков, 
описывающих изображение лица. Этот алгоритм способствует распознаванию 
лица при ограниченном уровне частичной окклюзии.
37

---

7. 
Разработан 
программный 
комплекс 
«Предварительная 
обработка 
изображений 
лиц 
в 
системах 
активного 
видеонаблюдения» 
на 
базе 
предложенных, 
а 
также 
известных 
алгоритмов 
повышения 
качества 
изображений, в том числе изображений лица, полученных при различных 
внешних условиях съемки. С помощью данного комплекса возможно 
выполнение таких действий, как улучшение качества изображения, определение 
области лица на изображении, построение гистограмм по заданным и 
обработанным изображениям.
38

---

SC IEN T IFIC CO U N CIL A W A RD ING S C IEN T IFIC D EG R EES 
DSc.13/30.12.2021.T.142.01 AT R ESEA R C H IN STITU TE F O R
D EV ELO PM EN T O F D IG ITA L TE C H N O L O G IE S AND A R T IFIC IA L
IN T E L L IG E N C E
R ESEA R C H IN STITU TE F O R D EV ELO PM EN T OF D IG ITA L 
TE C H N O L O G IE S AND A R T IFIC IA L IN T E L L IG E N C E
URINOV ELM U RO D M U R O D JO N O V IC H
FACE IM A G ES PR E PR O C E SSIN G A LG O R IT H M S IN A CTIV E V ID EO
SURVEILLAN CE SYSTEMS
05.01.03 - Theoretical basis of computer science