Информационные системы распознавания изображения

Содержание
Введение
1 Информационная система идентификации изображений
1.1 Основные понятия
1.2 Задача распознавания изображения и ее компьютерная реализация
1.3 Классификация изображений
2 Обзор программно-технических решений
2.1 Источники изображений
2.2 Биометрические технологии идентификации
2.2.1 Принцип действия биомтерических идентификационных систем
2.2.2 Методы идентификации
Заключение
Список литературы

Каждый индивидуальный шаблон пользователя сохраняется в базе данных.Видеокамера подает на идентификационный модуль изображение,преобразованное в такой же оцифрованный формат, как и тот, в котором был сохранен шаблон. Происходит сопоставление данных с шаблоном, затем определяется соответствие полученных и хранящихся в базе изображений.Уровень схожести, необходимый для проверки, может быть представлен в виде некоторого порога, позволяющего осуществлять регуляцию различных факторов, например, типа сотрудников, мощности РС, времени суток и пр.2.2.2 Методы идентификацииИдентификация может выполняться одним из способов: верификация, аутентификация, распознавание. Процесс верификацииподразумевает сопоставление поступивших данных с шаблоном, хранящимся в базе данных, с подтверждением либо опровержениемидентичности.Аутентификациейпредполагается подтверждение соответствия изображения, которое поступает с видеокамеры. Процесс распознаваниясостоит всопоставлении полученных характеристик с шаблонами.К сожалению, результаты аутентификации не всегда верны, даже при условии внесения правильных биометрических параметров,чему могут способствовать некоторые особенности, например, изменение биометрических характеристик. В любом случае возможность ошибки системы реальна. При этом, в зависимости отиспользуемых технологий, данная ошибка может существенно различаться.Технологией предусматривается контроль, который позволяет определять и расставлять приоритеты, что страшнее:разрешить доступ «чужаку» на охраняемую территорию, или же воспрепятствовать проходу «своих» к рабочим местам.Вопреки множеству не подлежащих сомнениюдостоинств, все-таки имеютсяотрицательные предубеждения против биометрических систем, вот почему зачастую возникают вопросы, не будут ли индивидуальные данные использовать в плохих целях (слежка например) и тем самым нарушать права и личную жизнь человека. Ведь по некоторым сенсационным и необоснованным заявлениям биометрические технологии имеют отрицательные отзывы.Существует широкий спектр алгоритмов обнаружения и распознавания лица человека. Например, по результатам программы Feret (facerecognitiontechnology) агентства DARPA и Исследовательской лаборатории армииСШАлучшими признаны: алгоритм Университета Южной Калифорнии, алгоритм университета штата Мэрилен, алгоритм, созданный в MediaLaboratory Массачусетского технологического института.На основе представленных алгоритмов, а также алгоритмов идентификации личности по отпечаткам пальцев функционируют системы персональной идентификации, осуществляется верификация кредитных карточек и криминалистическая экспертиза. Высокий исследовательский интерес к данной тематике обусловливается внедрением интеллектуальных сред, распространением носимых информационных устройств, в том числе встраиваемых в предметы одежды и аксессуары.ЗаключениеС распознаванием, классификацией и идентификацией изображений связано одно из самых перспективных направлений в области исследований теоретической информатики. Тематике распознавания найдется обширное применение во множестве различных областей науки итехники, в сфере промышленных исследований, а также,вне всякого сомнения, в области производственных и компьютерных технологий.Разработкакомпьютерных систем, направленных на обнаружение и распознавание различных объектов на изображениях имеет высочайший уровень актуальности,вызванной необходимостью в повышении качества и уменьшении доли рутины в работе человека, а также с тем, что на сегодняшний день сталовозможным существенное усовершенствование алгоритмов, лежащих в основе технологии по обработке изображений,что связано с высоким уровнем развитя компьютерной техники.Список литературыМаглинец Ю.А. Анализ требований к автоматизированным информационным системам - Учебное пособие - М.: БИНОМ, 2008.Сойфер В.А. Методы компьютерной обработки изображений - Учебное пособие / Под ред. В.А. Сойфера. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 20010.Орлов А.А. Открытое образование // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе: IT&SE’07,–М.: МГАПИ, 2007.Л.И. Гречихин, И.П. Шумский. Искусственный интеллект//Система автоматической идентификацииизображений с автокорреляционной и взаимнокорреляционной обработкой не связанных между собой нейронных сетей, 2009.Рудаков П.И., Сафонов В.И. Обработка сигналов и изображений - Учебное пособие - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2010.овиков Ю.Л. Эффективные алгоритмы векторизации растровых изображений и их реализация в геоинформационной системе - Томск.: ТГУ, 2008. Забияка Ю.И., Типикин А.П., Титов B.C. Теоретические основы быстродействующего устройства инвариантного распознавания контурных изображений//Изв. вузов, Приборостроение, 2011.http://free.biuss.ru/thema/1912[Электронный ресурс].http://www.rg.ru/2006/07/29/informacia-dok.html[Электронный ресурс].http://www.itcompanies.ru/04info.html[Электронный ресурс].