Московский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова
Факультет Вычислительной Математики и Кибернетики
Кафедра Автоматизации Систем Вычислительных Комплексов
Алгоритм классификации человека по фотографии лица
Дипломная работа
студентки 521 группы
Лукиной Татьяны Михайловны
Научный руководитель
к.ф.-м.н. Конушин Антон Сергеевич
Москва, 2011
Алгоритм классификации человека по фотографии лица
Татьяна Лукина
Данная дипломная работа посвящена автоматической классификации людей по фотографиям лиц. В настоящее время существует множество методов, довольно успешно справляющихся с этой задачей, но они классифицируют все атрибуты (пол, возраст, наличие очков, усов или бороды) по отдельности. В действительности же эти атрибуты влияют друг на друга. В данной работе предложен алгоритм, позволяющий автоматически учитывать взаимосвязи различных атрибутов и за счет этого повышающий точность классификации.
Содержание
1 Введение 4
2 Постановка задачи 6
2.1 Формальная постановка задачи 6
2.2 Критерии качества и методы оценки 6
2.3 Цели дипломной работы 7
3 Обзор существующих методов 8
3.1 Предобработка фотографий 8
3.2 Признаки 8
3.3 Методы обучения 10
3.4 Выводы 11
4 Предложенный метод 12
4.1 Предобработка фотографий 12
4.2 BIF 13
4.3 Рандомизированные решающие деревья 14
5 Экспериментальные результаты 16
6 Описание практической части 19
7 Заключение 21
8 Литература 22
1 Введение
В последнее время быстрое развитие компьютерной техники позволяет решать всё новые и новые сложные задачи за приемлемое для практического применения время. Всё более широкое распространение получают миниатюрные фото- и видеокамеры, которые располагаются повсюду – от систем видеонаблюдения до телефонов в руках обычных людей. Накапливается огромное количество информации, которую невозможно проанализировать вручную. Тут на помощь приходят методы компьютерного зрения, позволяющие извлекать информацию из изображений и видео.
Одним из основных объектов интереса на фото- и видеоматериалах является человек. Большое количество информации о человеке можно узнать по лицу: пол, примерный возраст, эмоциональное состояние и т.п. Автоматическая система, позволяющая получать информацию о людях по фотографиям лиц, могла бы найти много практических применений.
Одно из таких практических приложений – «умный» интерфейс взаимодействия человека и компьютера. Используя характеристики пользователя, полученные по его фотографии, заснятой с помощью встроенной камеры, компьютер сможет подстроить интерфейс так, чтобы взаимодействие было более удобным для человека. Например, можно увеличить размер шрифта для пожилого человека в очках, использовать больше картинок вместо слов для ребенка или вывести на первый план ту информацию, которую чаще всего запрашивают люди из определенной социальной группы. Такой интерфейс очень хорошо подходит для общественно доступных компьютеров типа информационных терминалов.
Автоматическая классификация людей была бы очень полезна маркетологам, позволяя собирать статистику о том, какие люди больше всего интересовались данным товаром или смотрели о нем рекламу. Возможен и обратный сценарий – «умный» рекламный экран, который показывает разные рекламные ролики в зависимости от того, кто на него смотрит.
Системы видеонаблюдения также можно усовершенствовать, используя автоматический классификатор людей. Сейчас, чтобы найти какого-то человека на видеозаписи по приметам, приходится просматривать огромные объемы видео, что отнимает много времени. Система со встроенным модулем автоматической классификации позволила бы составлять поисковые запросы с приметами человека и осуществлять поиск гораздо быстрее.
Автоматическая классификация людей по лицу может использоваться и для решения других задач компьютерного зрения, например, в задаче верификации людей, то есть проверки, изображен ли на двух фотографиях один и тот же человек. Авторы статьи [1] предлагают следующий подход: результаты классификации людей по большому числу признаков (пол, возраст, цвет волос, форма лица, наличие очков, усов, улыбки и т.п.) подаются на вход алгоритму верификации в качестве вектора признаков.