Системы машинного зрения в человеко-машинных системах
Основную часть информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и далее весьма эффективно обрабатывает полученную информацию при помощи аппарата анализа и интерпретации визуальной информации. Поэтому встает вопрос о возможности машинной реализации данного процесса. За счет возрастания сложности решаемых научно-технических задач, автоматическая обработка и анализ визуальной информации становятся все более актуальными вопросами. Данные технологии используются в весьма востребованных областях науки и техники, таких как автоматизация процессов, повышение производительности, повышение качества выпускаемых изделий, контроль производственного оборудования, интеллектуальные робототехнические комплексы, системы управления движущимися аппаратами, биомедицинские исследования и множество других. Кроме того, можно сказать, что успех современного бизнеса основывается главным образом на качестве предлагаемой продукции. А для его обеспечения, если говорить о производстве материальных вещей, требуется визуальный контроль. Далее мы будем использовать термин «машинное зрение», как понятие, наиболее полно объемлющее круг инженерных технологий, методов и алгоритмов, связанных с задачей интерпретации визуальной информации, а также как практическое использование результатов этой интерпретации. Типовая система машинного зрения состоит из одной или нескольких цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений, подсветки и объекта, оборудования ввода/вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах. Кроме того, важна и программная составляющая систем машинного зрения, а именно программное обеспечение для подготовки изображений к обработке (для аналоговых камер это оцифровщик изображений), специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.В целом, в задачи систем машинного зрения входит получение цифрового изображения, обработка изображения с целью выделения значимой информации на изображении и математический анализ полученных данных для решения поставленных задач. Однако машинное зрение позволяет решать множество задач, которые условно можно разделить на четыре группы: Распознавание положения, измерение, инспекция и идентификация. Рассмотрим прямое взаимодействие системы машинного зрения с человеко- машинными системами.
Примеры систем машинного зрения.
1) Видеонаблюдение. Автоматические и автоматизированные системы видеонаблюдения являются одной из ключевых составляющих современных комплексных систем безопасности. Задача видеонаблюдения подразумевает визуальный контроль заданной области пространства при помощи одной или нескольких видеокамер, позволяющий сохранять и просматривать цифровые видеоданные, а также постоянно оценивать состояние контролируемой территории, выделяя так называемые охранные события. Охранное видеонаблюдение сегодня имеет два самых важных направления развития - полный переход на цифровые системы видеонаблюдения и развитие функций видеоаналитики. Цифровое (IP) видеонаблюдение предполагает отказ от аналоговых камер и средств передачи данных. Видеоаналитика представляет развитие функций систем видеонаблюдения, позволяя сократить объем регистрируемых данных. Современная система видеонаблюдения включает в себя значительное количество различных технологий компьютерного зрения. Технология интеллектуального видеонаблюдения должна включать следующие основные элементы и программно-алгоритмические модули: а) визуальные датчики различного типа для дистанционного видеонаблюдения; б) средства распределенного сбора информации, сжатия, обработки и передачи цифровой видеоинформации по локальным и глобальным сетям в реальном времени; в) автоматическое выделение объектов интереса (люди, транспортные средства, другие объекты); г) автоматическое слежение за движущимися объектами в зоне наблюдения; д) биометрическое распознавание персонала, биометрический контроль доступа в критические зоны объекта наблюдения; е) автоматическую идентификацию транспортных средств, грузов и оборудования на основе распознавания идентификационных меток (регистрационных номеров, штриховых кодов, других технологических маркировок); ж) методы оценки сценариев поведения наблюдаемых объектов и групп объектов; з) формирование «тревожных» сообщений оператору в случае реализации неблагоприятных или нестандартных сценариев развития событий в зоне видеонаблюдения; и) программно-аппаратные средства для реализации методов и алгоритмов сбора и обработки видеоинформации. Рассмотрим ряд примеров создания систем видеонаблюдения и их элементов.
а)Система обнаружения и сопровождения движущихся объектов по признаку их движения.
Технология детектирования движения в поле зрения камеры стала одной из первых коммерческих технологий на потребительском рынке Web-камер . Принцип работы технологии очень простой, поскольку предполагается, что камера неподвижна, а следовательно, неподвижен и фон. Движутся только объекты. Хотя существуют и такие технологии, которые позволяют детектировать движущиеся объекты на движущемся фоне.
У систем обнаружения и сопровождения движущихся объектов могут быть различные функции, такие как:
1) обнаружение новых объектов сцены наблюдения;
2) обнаружение пропавших объектов сцены наблюдения;
3) регистрация новой сцены наблюдения;
4) контроль отсутствия сдвигов камеры относительно сцены наблюдения.
б)Система обнаружения и распознавания лиц.
Была разработана технология обнаружения и распознавания лиц по двумерным изображениям, включающая три основных модуля:
1) детектирование (обнаружение) лиц;
2) индексация (кодирование и последующий быстрый поиск лиц в базе);
3) идентификация лиц.
Модули применяются последовательно. Выделенные на текущем кадре изображения лиц поступают в систему индексации, которая в ответ указывает заданное количество «кандидатов» из хранящейся базы изображений лиц, наиболее похожих на текущее изображение. После этого процедура идентификации обрабатывает изображения лиц найденных кандидатов с целью их точного распознавания. Такой подход позволяет осуществлять полнофункциональную работу с «живым» видеопотоком с целью выделения и распознавания лиц по значительным объемам банков изображений в режиме, близком к режиму реального времени.
в) Биометрия.
В последние годы во всем мире наблюдается все возрастающий интерес к методам распознавания и идентификации личности. Основные пути и способы решения этих задач лежат в области разработки биометрических систем. В биометрических системах для распознавания человека используется совокупность биометрических характеристик, основанных на биологических особенностях человеческого тела. В качестве таких биометрических характеристик могут выступать голос, почерк, отпечатки пальцев, геометрия кисти руки, рисунок сетчатки или радужной оболочки глаза, лицо и ДНК.
г) Система считывания регистрационных номеров автомобилей.
Как уже говорилось, одной из функций систем видеонаблюдения является считывание идентификационных меток объектов, прежде всего – номеров транспортных средств, пересекающих зону наблюдения.
д) Система распознавания жестов руки человека.
Распознавание жестов представляет собой обширную область приложений компьютерного зрения. Под «жестами» в широком смысле понимаются любые движения человеческого тела. В узком смысле обычно подразумеваются некоторые характерные движения рук человека, имеющие в определенной предметной области какие-либо определенные семантические значения. Распознавание жестов может использоваться для построения различного рода человеко-машинных интерфейсов, управления различными техническими средствами и системами виртуальной реальности.
В качестве простого примера можно рассмотреть систему распознавания жестов руки человека по изображениям от черно-белой видеокамеры низкого разрешения. Система не требует предварительного обучения и устойчиво различает до 10 различных жестов.
е) Медицинские приложения.
Особое место в области разработки систем компьютерного зрения занимают задачи медицинской диагностики. Основные задачи, которые должны решать здесь данные технологии, следующие: задача измерения объектов на рентгенограммах, компьютерных томограммах и современных цифровых ультразвуковых приборах, задача улучшения визуализации, задача восстановления трехмерных форм объектов. Наиболее современной и бурно развивающейся в области разработки медицинских диагностических приложений можно считать технологию, связанную с определением степени алкогольного и наркотического опьянения на основе анализа реакции зрачка пациента.
ж)Системы для компьютерного анализа томографических изображений.
При создании систем анализа томографических изображений общего назначения основной акцент делался на разработку процедур автоматической и полуавтоматической сегментации изображений. Реализованная схема алгоритма сегментации включает:
1) первичную гистограммную сегментацию методом статистического выделения мод;
2) формирование связных областей с заданными характеристиками методом слияния/разбиения.
Специально разработанный для данного класса задач метод статистического выделения мод позволяет оценивать количество и степень выраженности мод гистограммы, опираясь на соответствующий график статистической производной.
Метод слияния/разбиения связных областей использует полученную на первом этапе разметку пикселей изображения в качестве стартового приближения, после чего происходит процесс итеративной релаксации с целью минимизации заданной энергетической функции. Алгоритм сегментации может быть использован как в автоматическом, так и в полуавтоматическом режиме. В этом случае врач-оператор может инициализировать процесс сегментации интересующих его объектов путем указания интересующих его точек.
Таким образом, у систем машинного зрения достаточно хорошие перспективы. Идеальная система машинного зрения будет полностью построена на цифровых технологиях, станет использовать интеллектуальные камеры и недорогое оборудование, реализующее набор стандартизованных функций обработки и распознавания изображений. Ключевым в ее успехе будет, конечно, удобная интеллектуальная программная среда, способная гибко и быстро настраиваться на произвольную предметную область, допускающая динамическое расширение функциональных возможностей и легко стыкующаяся с технологической аппаратурой.В настоящее время существует четкая граница между так называемым монокулярным и бинокулярным компьютерным зрением. К первой области относятся исследования и разработки в области компьютерного зрения, связанные с информацией, поступающей от одной камеры или от каждой камеры отдельно. Ко второй области относятся исследования и разработки, имеющие дело с информацией, одновременно поступающей от двух и более камер. Несколько камер в таких системах используются для измерения глубины наблюдения. Эти системы называются стереосистемами.
К настоящему моменту теория компьютерного зрения полностью сложилась как самостоятельный раздел кибернетики, опирающийся на научную и практическую базу знаний. Ежегодно по данной тематике издаются сотни книг и монографий, проводятся десятки конференций и симпозиумов, выпускается различное программное и аппаратно-программное обеспечение. Существует ряд научно-общественных организаций, поддерживающих и освещающих исследования в области современных технологий, в том числе технологии компьютерного зрения.
Список литературы
• [Бобровский, 2004] Бобровский С. «Когда машины прозреют».
• [Лысенко, 2007] Лысенко О. Машинное зрение от SICK/IVP // Компоненты и технологии. 2007. № 1
• [Компьютерное зрение ] Компьютерное (машинное) зрение (computer vision) http://es-prof.com/m_mvision.php
