Лабораторная работа № 4

ПОДСИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ

Цель работы - исследовать процедуру формирования описания внешнего контура изображения в виде пошаговой функции кривизны и использовать подобное описание для целей распознавания.

4.1. Общие положения

Некоторая модификация алгоритма перемещения /при соответствующем задании начальных и конечных условий перемещений/ позволяет получить еще одну процедуру соответствия СИЗ АР, обозначаемую в дальнейшем именем ОБОЙТИ, которая реализует полный обход объекта произвольной формы. Выходная информация алгоритма перемещения, как указывалось ранее, представляется в табличной форме и задает на каждом шаге координаты робота и направление восприятия, которое в общем случае отслеживает направление контура. Таким образом, при полном обходе объекта формируется информация о текущем направлении обхода контура. Это позволило предложить использовать процедуру полного обхода объектов для распознавания.

Привлечение алгоритма отслеживания объекта к задачам распознавания обусловлено некоторыми ассоциациями с закономерностями функционирования зрительного аппарата человека, согласно которым [3] восприятие изображения реализуется полным отслеживанием контура воспринимаемого изображения. Удобно предположить, что информацию добывает некий микроробот, обегая по контуру анализируемый объект, причем, характер его перемещения дискретный, собственные габаритные размеры соизмеримы с дискретностью представления изображения.

Входной информацией системы распознавания является выходная информация алгоритма обхода объекта, которая представлена совокупностью троек Х_i , У_i, F_i для каждого шага, где X_i , Y_i - текущие координаты АР; i -номер шага; Fi - текущее направление восприятия, характеризующее направление обхода контура. Собственно значения Fi мало информативны, тогда как сравнительный их анализ позволяет получить полную информацию о контуре, представленную в виде пошаговой функции кривизны объекта. Продуктивность подобного подхода подчеркнута в [4], где указывается важность подобной характеристики объектов. В настоящей лабораторной работе анализируется одна из возможностей получения информации о контуре изображения.

Подсистема распознавания по результатам обхода формирует функцию ∆¹F_j[n] = F_i+1 - F_i хранящую информацию о линейных и угловых характеристиках внешнего контура анализируемого объекта. Закономерности информации о контуре /рис. 4.1, а / представлены значениями первых разностей для пошагового обхода. Несоответствие значений направления обхода F_i истинному направлению контура приводит к значительным искажениям в определении угловых характеристик. Применение процедуры сглаживания, которая сводится к усреднению функции кривизны на нескольких шагах:

Δ¹F_i[n] = (F_i+1 + F_i+2 +...+ F_i+m) / m – (F_i-1 + F_i-2 +...+ F_i-m) / m,

существенно повышает точность отслеживания контура анализируемого изображения. Сглаженная функция кривизны показана на рис. 4.1,б. Полезным для алгоритма распознавания может быть использование вторых разностей /рис. 4.1,в/

Анализ функции кривизны изображения позволяет определить информативные признаки анализируемого объекта, чтобы в дальнейшем учесть их при идентификации неизвестных изображений. Преимущество предложенного подхода: инвариантность получаемых информативных признаков к произвольному перемещению. Детально алгоритм формирования описания внешнего контура изображения представлен на рис. 4.2.

Важно подчеркнуть, что данная процедура, обеспечивая устойчивое распознавание объектов, пополняет собой набор процедур соответствия СПЗ АР. Процедура РАСПОЗНАТЬ содержит процедуру ОБОЙТИ, которая, в свою очередь, базируется на процедуре ПЕРЕМЕСТИТЬСЯ и состоит из более простых базовых процедур ПУСТО, ПРВ1 и ПРВ2 - иерархическая структура процедуры РАСПОЗНАТЬ:

Подсистема распознавания реализована на ФОРТРАНе-IУ и для простейших фигур /см. рис. 2/ получены совокупности информативных признаков, позволяющих однозначно их идентифицировать. функционирование п/с распознавания в режиме обучения позволяет пополнять фрагмент СПЗ, ответственный за описание объектов. Каждому описанию объекта на лексическом уровне ставится в соответствие совокупность его информативных признаков, однозначно определяющих заданный объект. Важно отметить, что каждому признаку как элементу графического изображения можно присвоить также отдельное имя и описание объекта определять через его составляющие. Экспериментальное функционирование п/с распознавания позволило сформировать описания для таких объектов, как КРУГ, КВАДРАТ, ТРЕУГОЛЬНИК, ПРЯМОУГОЛЬНИК и т.п.

Подсистема распознавания /представляемая далее именем REC / включает в себя составляющие ROUND, DIAGN, PRIZ; LONG, OBRAZ, BAZA. Функционально эти подпрограммы выполняют следующую нагрузку:

ROUND- реализует полный обход внешнего контура изображения; си DIAGN осуществляет преобразования выходной информации процедуры ROUND, которая представлена в виде троек и вторые разности Δ’F_i и Δ”F_i;

PRIZ - извлекает из ∆¹F_i¹ значения, соответствующие угловым характеристикам анализируемого объекта;

LONG - определяет по ∆¹F_i линейные характеристики изображения /длины сторон/;

OBRAZ - формирует описание изображения на основании данных подпрограмм PRIZ и LONG;

ВАZА - представляет описания эталонных объектов, которые используются на этапе распознавания.

Некоторые из перечисленных подпрограмм, в частности ROUND, приведены в приложении.