Face recognition on the base of local directional patterns
Ushbu maqola yuzni aniqlashning mahalliy yo'nalishli naqshlar (LDP) asosidagi usullarini, xususan, yuz xususiyatlarini aniqlash va taqqoslash usullarini ko'rib chiqadi. Ushbu maqolada yuz tasvirini yorug'lik sharoitlariga moslashtirish (normalizatsiya qilish) usuli ham bayon etilgan. Tadqiqot natijalari asosida ishlab chiqilgan algoritmlarning tajribaviy tekshiruv natijalari keltirilgan.
Asosiy mavzular
- Kirish: Hozirgi kunda avtomatik shaxsni aniqlash tizimlari axborot texnologiyalarini rivojlantirishda muhim o'rin tutadi. Yuzni aniqlash ilmiy yo'nalishi xavfsizlik tizimlarini ta'minlashda ayniqsa muhimdir. Yuqori samaradorlikka erishish uchun yuz xususiyatlarini aniq aniqlash va ishonchli tanib olish lozim.
- Muammoni bayon etish: Hozirgacha yuzning mahalliy xususiyatlarini aniqlash uchun bir qancha usullar ishlab chiqilgan. Eng mashhuri mahalliy ikkilik naqshlar (LBP) operatoridir. LBP yuz xususiyatlarini aniqlash uchun ishlatiladi, ammo uning ba'zi kamchiliklari mavjud, masalan, tasvir shovqini va yorug'likning nomutanosib taqsimlanishi aniqlikka ta'sir qilishi mumkin. Ushbu muammolarni bartaraf etish uchun LDP operatori taklif etilgan.
- Noma'lum yorug'likdagi tasvirlarni normalizatsiya qilish algoritmi: Bu bosqich tasvirni dastlabki qayta ishlashning muhim bosqichidir. Noma'lum yorug'likdagi tasvirlarni normalizatsiya qilish uchun turli algoritmlar ishlab chiqilgan. Ulardan biri, Gauss taqsimotiga asoslangan usul, xususan, Ko'p o'lchovli Retinex usuli (Multi Scale Retinex) samaraliroq ekanligi ta'kidlangan.
- Tasvirlardagi yuz, ko'zlar va markaziy yuz maydonini aniqlash algoritmi: Tasvirda yuz maydonini va yuz elementlari (masalan, ko'z qorachig'ini) aniqlash tizimning umumiy aniqligiga ta'sir qiladi. Yuz maydoni va ko'zlar koordinatalarini aniqlash, yuzni geometrik normalizatsiya qilish va yuzning markaziy maydonini ajratish kabi amallar bajariladi.
- LDP operatori asosida yuz elementlari makonini shakllantirish: LDP operatorida qirralarni ajratuvchi Kirsch maskasidan foydalaniladi. Kirsch maskasi 3x3 ishchi oynasidagi 8 ta qo'shni piksel qiymatlarini hisoblash orqali qirralarni aniqlaydi. Har bir piksel uchun 8 ta yo'nalish bo'yicha hisoblash amalga oshiriladi.
- Yuz xususiyatlarini taqqoslash va yuzni tanib olish algoritmi: LDP yuz xususiyatlarini taqqoslash uchun histogrammalardan foydalaniladi. Chi-Square usuli samaraliroq deb topilgan. Maqolada yuzning turli qismlariga vazn berishning muhimligi ta'kidlangan. Vaznlangan histogrammalarni taqqoslash natijasida aniqlik oshiriladi.
- Natijalarni tahlil qilish: LDP operatori yordamida yuzlarni taqqoslash turli sharoitlarda sinovdan o'tkazilgan. Sinovlar natijasida LDP operatorining LBP operatoriga nisbatan aniqligi yuqori ekanligi va ayniqsa nomutanosib yorug'lik sharoitlarida barqarorligi tasdiqlangan. Tadqiqotda aniqlik 94% ga yetishi mumkinligi ko'rsatilgan.
- Xulosa: Maqolada mahalliy yo'nalishli naqshlar (LDP) yordamida yuzni aniqlashning samaradorligi ta'kidlangan. LDP operatori aniqligi va barqarorligi bilan ajralib turadi. Yuzning markaziy qismidagi muhim elementlarni aniqlashda LDPning yuqori aniqligi ta'minlanadi.