зв'язку з розвитком технологій в області обробки сигналів та зображень в режимі реального часу все більшого поширення знаходять складні комп'ютерні системи, що забезпечують можливість відеоконтролю в зоні огляду з автоматичним розпізнаванням об'єкта спостереження. Зоною огляду в більшості випадків є конкретне простір, що знаходиться під контролем інтелектуальної експертної системи безпеки, яка приймає рішення аналогічно людині-охоронцю. Для прийняття такої системою рішення їй необхідні певні дані про об'єкт, які можна отримати за рахунок відстеження ключових ознак об'єкта. У випадку, якщо таким об'єктом є людина, найбільш характерні ознаки можна отримати шляхом відстеження його обличчя. При цьому системі доводиться мати справу з нестатичних зображеннями або, інакше кажучи, з відеопослідовність.
Одним з основних елементів процесу відстеження є визначення (передбачення) позиції об'єкта, наприклад, особи, в наступному кадрі, засноване на припущеннях, зроблених за позиції об'єкта в попередньому кадрі. Відстеження - це дуже швидка операція в порівнянні з виділенням і розпізнаванням, саме тому вона є ключовим елементом будь-якої системи розпізнавання, що працює в режимі реального часу в таких додатках як: розпізнавання осіб, відеоконференції, спостереження, інтерфейс «людина-машина», віртуальна реальність, зір роботів.
Отже, розробка даного алгоритмічного забезпечення - актуальне завдання.
Таким чином, в дипломному проекті відповідно до завдання були розроблені:
архітектура засобів динамічного відстеження осіб;
алгоритм динамічного відстеження осіб;
програмне забезпечення протестовано на працездатність і точність розпізнавання (відео допускає зміни планів трансляції, при цьому об'єкт все одно відстежено);
наведена економічна доцільність проекту;
враховані екологічні аспекти при розробці.
Також були розглянуті основні методи і алгоритми розпізнавання осіб і об'єктів в відеопотоці і вказані їх основні переваги і недоліки. Розглянуто основні методи виділення рухомих об'єктів.
Відділ, в якому відбувається вся робота, включає в себе певну кількість робочих місць, обладнаних вентиляцією, місцевим освітленням, необхідним обладнанням. У процесі розробки алгоритму і ПО, найбільш небезпечним, з точки зору безпеки та екологічності, є вплив статичного та електромагнітного полів на людину, а також електробезпека. Ці особливості вимагають від персоналу дотримання правил техніки безпеки, а також загальної культури роботи.
ПЗ, розроблене на основі алгоритму динамічного відстеження осіб, вже використовується в ФГУП НДІ «Квант».
Список літератури
1.Брілюк Д.В., Старовойтов В.В. Розпізнавання людини по зображенню особи нейромережевими методами.- Мінськ, 2002.
.Алфімцев А.Н., лички І.І. Метод виявлення об'єкта в відеопотоці в реальному часі//Вісник ТДТУ.- 2011.- Т. 17.- № 1
3.Козлов В.А., Потапов А.С. Аналіз методів виділення рухомих об'єктів на відеопослідовність з шумами//Науково-техніч. вісник СПГУ ІТ.- 2011. - № 3 (73)
.Байгарова Н.С., Бухштаб Ю.А. Деякі принципи організації пошуку відеоданих//Програмування.- 1999.- № 3
5.http: //emgu Сайт про Emgu CV
.http: //aforgenet Сайт для розробників і дослідників в галузі комп'ютерного зору
7.http: //cognitec-systems.de Сайт програмного продукту FaceVACS
8.http: //visagetechnologies Ресурс про середовище для розробників Visage | SDK
.http: //habrahabr Новинний сайт про ІТ
10.http: //research.microsoft Сайт про дослідження компанії Microsoft
11.http: //software.intel Сайт компанії Intel
12.http: //neurotechnology Ресурс про нейронних мережах
.http: //sl-matlab Сайт про програмні продукти MatLab
.http: //ru.wikipedia OpenCV Електронна енциклопедія
.Алфімцев А.Н. Розробка та дослідження методів захоплення, відстеження та розпізнавання динамічних жестів//МГТУ ім. Н.Е. Баумана.- Москва, 2008.
.Ірматов А.А., Буряк Д.Ю. Спосіб і система для розпізнавання особи з урахуванням списку людей, що не підлягають перевірці//Корпорація «Самсунг електронікс Ко., Лтд.» .- Москва, 2010.
17.International Standard ISO/IEC 19794-5: 2005. Information technology - Biometric data interchange formats - Part 5: Face image data.
18.FaceVACSTechnology. B6T8 Algorithm Performance. http://cognitec-systems.de/fileadmin/cognitec/media/technology/FaceVACS-biometric-performance-b6t8.pdf.
19.Гігіеніческіе вимоги до персональних електронно-обчислювальних машин і організація роботи/СанПіН 2.2.2/2.4.1340-03.- М .: Госкомепіднадзор, 2003
20.Гігіеніческіе вимоги до аероіонного складу ...
