>
У даному розділі наведені результати тестування роботи алгоритму пошуку осіб на групових зображення. Для тестування були взяті кілька випадкових зображень, знайдених в інтернеті. Зображення містять спотворення: поворот голови в різних площинах, нефронтальні зйомка, низька контрастність або чіткість. Зображення представлені в низькому дозволі. Групові фотографії були обрані невипадково, тому що велика кількість людей в кадрі автоматично зменшує можливий розмір кожної особи і його деталізацію. Крім того, на групових фотографіях можна одночасно зафіксувати різні кути повороту голови, а також перекриття осіб.
Рис. 3.5 Групова фотографія зі спотвореним ракурсом
Параметри відстеження осіб: мінімальна відстань між зіницями 0,01% кадру, максимальне 0,3%
Рис. 3.6 Групова фотографія низького дозволу з багатьма спотвореннями
Тим не менше, всі особи були визначені вірно.
Рис. 3.7 Збільшений фрагмент фотографії
На рис. 3.7 видно низький дозвіл вихідного зображення в поєднанні з дуже низькою контрастністю осіб, наявністю на обличчях артефактів
Рис.3.8 Групова фотографія низького дозволу і низькою чіткості
Фотографія містить безліч осіб з дуже маленькою відстанню між зіницями. Всі особи визначені коректно. Параметри: мінімальна відстань між зіницями 0,005% кадру, максимальне 0,05%
3.1.4 Результати тестування. Відстеження осіб у відеопослідовності
У режимі відстеження виконується відстеження та маркування осіб у відеопотоці без їх розпізнавання. Відстеження проводиться як для великого, так і для загального плану відео. Додатково компонент здатний виробляти відстеження осіб для статичного зображення, не залежно від якості останнього. В обох режимах доступні тонкі налаштування параметрів розпізнавання. При зміні значень оператором нові налаштування починають діяти негайно. Налаштування компонента містять два параметри: мінімальне (min) і максимальне (max) відстань між зіницями. Ці параметри визначають дозволений діапазон розмірів особи щодо розміру кадру. У результаті дослідження були емпірично встановлені наступні залежності:
- для відстеження максимально можливої ??кількості осіб при дуже маленьких розмірах осіб (наприклад, на груповому знімку або на кадрі, де присутня безліч людей), рекомендується встановлювати діапазон min..max в невеликі значення, наприклад, 0 , 01..0,05, що відповідає 1% і 5%. При збільшенні верхньої межі можливі помилки розпізнавання областей, які не є особами, як осіб. При збільшенні нижньої межі будуть втрачені особи, для яких відстань між зіницями виявилося менше допустимого;
- для відстеження осіб на великих планах рекомендується встановлювати великі значення min..max (більше 30% кадру, наприклад, 0,1..0,4). При зниженні кордону min можливі помилки розпізнавання дрібних деталей кадру як осіб;
для змішаних планів min встановлюється невеликим, але не менше 1%, max - як для великих планів, наприклад: 0,01..0,4. Наведені значення є оптимальними для більшості випадків, однак не гарантують від появи помилок розпізнавання.
3.1.5 Розпізнавання осіб у відеопослідовності
Для успішної роботи процедури розпізнавання попередньо має бути здійснене навчання бази осіб на наборі портретів людей, які повинні надалі розпізнаватися на відео або статичних кадрах. Для навчання бажано використовувати зображення, відповідні біометричного стандарту ISO 19794-5. Основні вимоги до навчальних зображень:
- особа фронтальне, без нахилів і поворотів (допускається відхилення до 5 градусів по кожній з трьох геометричних осей);
- особу знято при нормальній освітленості, тобто відсутні пересвеченние області і тіні. Обличчя має бути освітлено рівномірно, не допускається наявність переважного напрямку освітлення;
не допускається наявність відблисків на зображенні обличчя.
У даній роботі, зважаючи на складність отримання відповідних стандарту зображень цікавлять осіб також проводилося навчання компонента на зображеннях, отриманих з мережі Інтернет, а також взятих безпосередньо з відеокадрів, що містять крупний план обличчя. Останній варіант цікавий також з точки зору організації напівавтоматичного навчання компонента безпосередньо при розпізнаванні відеопотоку.
3.2 Результати тестування на великих обсягах відеоданих
На малюнку 3.9 чітко видно, як програма знаходить і відстежує кілька осіб у відеофрагменті на середньому плані тр...
