Доклады о будущих и современных технологиях
МЕТОДЫ РАСЧЕТА ОПТИЧЕСКОГО ПОТОКА ДЛЯ БИОМЕТРИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Н. Д. Эралиев
Научный руководитель - П. А. Иванов, канд. физ.-мат. наук, доцент Ярославский государственный технический университет
В последние годы одной из перспективнейших и наиболее быстро развивающихся областей физики является биометрия. В биометрии исследуются методы распознавания изображений, основанные на составлении карт распознаваемого объекта путем вычисления разностных корреляций. Для задач распознавания движущихся (динамических) объектов важной составной части большинства алгоритмов биометрии является вычисление оптического потока-вектора скорости каждой точки движущегося изображения. Среди многочисленных методов вычисления полей скоростей можно выделить следующие:
1) Метод Лукаса-Канаде: это локальный метод, так как вычисляет оптический поток в каждом пикселе независимо от значений потока в других пикселях. Это дифференциальный метод - он использует частные производные для оценки. Достоинства: быстро вычисляется. Недостатки: проблема апертуры - на областях с однородной текстурой работает плохо в силу того, что он локальный.
2) Метод Фарнбека: Локальный метод, использующий для расчета аппроксимацию изображения полиномиальной функцией. Достоинства: заметно более устойчив к проблеме апертуры. Недостатки: работает заметно медленней предыдущего, хотя это не очень критично на современных вычислителях.
3) Комбинированный метод: Метод, объединяющий алгоритмы Лука - са-Канаде и Хорна-Шанка. Сейчас он и его модификации считаются одними из лучших по соотношению качество/скорость.
4) Фазовая корреляция: Метод фазовой корреляции изображений позволяет одновременно определить “похожесть” и сдвиги изображений. Для пары изображений исследуется поведение разности фаз этих изображений. Фаза изображения вычисляется через дискретное преобразование Фурье, что подразумевает периодическое продолжение изображений, что приводит к систематическим ошибкам вычислений.
