ансляції, при різному видаленні осіб від камери, становище особи у фронтальній позиції. В даному випадку настройками визначено враховувати всі плани трансляції.
Рис.3.9 Скріншот з відеофрагменту 1
На малюнку 3.10 також визначено дві особи на середньому плані трансляції, але обличчя не у фронтальній позиції, вони повернені і нахилені, незважаючи на це визначення осіб в кадрі проходить успішно. Тим не менш, розміри осіб в кадрі недостатні, щоб провести їх розпізнавання.
рис.3.10 Скріншот з відеофрагменту 2
На малюнку 3.11 програма розпізнала особа у фронтальній позиції на великому плані трансляції, а так як дана особа було включено в навчальну вибірку, то також був визначений конкретна людина, яка може бути відстежено на наступних кадрах, т. е. після розпізнавання дана особа була «запомнено» для подальшого відстеження.
Рис.3.11 Скріншот з відеофрагменту 3
На малюнку 3.12 розпізнані особи на середньому плані трансляції, обличчя людей нахилені і повернені боком, розпізнавання проходить вірно, незважаючи на значні спотворення, викликані нахилом і поворотом осіб. У даному випадку величини нахилів і поворотів значно перевищують допустимі в біометрії значення.
рис.3.12 Скріншот з відеофрагменту 4
На малюнку 3.13 виявлено групу осіб, проте не всі особи розпізнані, так як цього не дозволяє зробити кут нахилу особи, або дальність знаходження від камери.
рис.3.13 Скріншот з відеофрагменту 5
На малюнку 3.14 знайдені лише особи у фронтальному положенні, а от людини, повернутого до нас спиною, програма розпізнати не змогла. Також занадто дрібні особи не були знайдені.
рис.3.14 Скріншот з відеофрагменту 6
На малюнку 3.15 знайдено майже всі особи, незважаючи на дуже складні умови освітлення. Не знайдено лише обличчя людини, яка відвернувся від камери, так як, по суті, на зображенні обличчя цієї людини відсутні всі характерні точки, по яких може проводитися визначення особи.
рис.3.15 Скріншот з відеофрагменту 7
На малюнку 3.16 особи виявлені незалежно від кольору шкіри. Крім того, дві особи на задньому плані визначені з використанням лише частини характерних особливостей особи, так як інші губляться за спортсменом на передньому плані.
рис.3.16 Скріншот з відеофрагменту 8
На малюнку 3.17 програма розпізнала обличчя, а так як дана особа було включено в навчальну вибірку, то також був визначений конкретна людина (варто настройка «відображати підпис»), який може бути відстежено на наступних кадрах, т.е. після розпізнавання дана особа була «запомнено» для подальшого відстеження. Необхідно відзначити, що для навчання були використані фронтальні або майже фронтальні зображення осіб. На даному кадрі особа розгорнуто практично в профіль, що сильно утрудняє розпізнавання. Тим не менше, програма видала коректний результат.
рис.3.17 Скріншот з відеофрагменту 9
3.3 Висновки по розділу
У програми, побудованої на розробленому алгоритмі, є певні переваги: ??
здатність виробляти розпізнавання в реальному часі із заданого відеофайлу або ж з відеопотоку з веб-камери, залежно від вироблених налаштувань;
при досить великому масштабі особи у фронтальній позиції досягається повністю достовірне розпізнавання;
програма дає досить гарні результати навіть у разі великих величин нахилу і повороту особи ( gt; 20 градусів) і за складних умов освітлення. Вимога - особа не повинна бути дуже дрібним;
програма здатна відстежувати множинні особи, аж до дуже дрібних, в залежності від налаштувань розпізнавання, тобто при точної і грамотній настройці можна відстежити навіть особи групи людей, що знаходяться в достатньому видаленні від камери, хоча розпізнавання особистості в даних умовах неможливо.
Глава 4. Організаційно-економічна частина
.1 Техніко-економічне обгрунтування об'єкта проектування
Рис. 4.1 Дерево цілей
У дипломному проекті розробляється алгоритмічне забезпечення комплексу програмних засобів для динамічного відстеження осіб на послідовностях кадрів. Розробляється система дасть можливість розпізнавання людини, навіть якщо він повернуть спиною.
Роль і важливість розробки даного алгоритму визначається постійно ...
