Iii-bob. Asosiy model asosida algoritmlarni ishlab chiqish

3.3. Harakatlanuvchi odamlarni yurishning biometrik xususiyatlariga ko‘ra tanib olish tizimining funksional va tarkibiy tashkil etilishi.
1 va 2-bo‘limlarda muhokama qilingan tanib olish tizimining asosiy funksiyalari to‘plami tizimning maqsadli funktsiyasini qo‘llab-quvvatlash va amalga oshirish uchun zarur bo‘lgan to‘plam bo‘lib, umumiy ma’noda ikkita kichik to‘plamni o‘z ichiga oladi: video ma’lumotlarning odatiy konvertatsiyasini amalga oshiradigan standart funktsiyalar video tasvirni aniqlash operatsiyalari va o‘ziga xos qo‘shimcha funktsiyalar, tan olish tartib-qoidalarining sifatini oshirish uchun zarur bo‘lgan qo‘shimcha ma’lumotlarni olish bo‘yicha operatsiyalarni amalga oshirish, ularning asosiy ko‘rsatkichlari tanib olish tizimi tomonidan foydalanuvchilarga etkazilgan yakuniy ma’lumotlarning ishonchliligi va samaradorligi. Funktsional-strukturaviy yondashuv [7, 11, 19, 22] ierarxik tizimlarning tahlili va sinteziga yaxlit yondashuvni nazarda tutadi, bunda funktsiyalar va ob’ektlar tuzilishi o‘rtasidagi munosabatlarni hisobga oladi, bunda funktsiyaning aniqlovchi roli mavjud. tuzilishi. Keyin tizimning funksional tashkil etilishini funksional elementlar asosida qurilgan, ular orasidagi asosiy funksional munosabatlarni aks ettiruvchi va 2-bo‘limda taklif qilingan tizim modelining sarmoyasi bo‘lgan model sifatida ko‘rib chiqamiz.Bu yerda tizimli yondashuvning yaxlitligi ta’minlanadi. ko‘rib chiqilayotgan mavzu sohasida tanib olish tizimining maqsadli funktsiyasining parchalanishi bo‘lgan funksiya daraxtini shakllantirish orqali. Operator va matematik modellardan foydalanishni hisobga olgan holda odamlarni yurish bo‘yicha tanib olish tizimining funktsional tashkil etilishi (2 va 3-bo‘limlar) 32-rasmda ko‘rsatilgan.

3.17-rasm - Yurishni aniqlash tizimining funksional tashkil etilishi
Tizimning tarkibiy tashkil etilishi uning tarkibi va elementlarning o‘zaro bog’liqligini aks ettiradi [11, 19, 22], bu tizimli (konstruktiv) elementlar asosida qurilgan, ularning ishlash jarayonida o‘zaro munosabatlarini aks ettiruvchi tizim modeli. Videoma’lumotlardan foydalanadigan tanib olish tizimining muhim xususiyati, birinchi navbatda, uning monitoringi funktsiyasidir, shuning uchun tashqi muhit bilan aloqa faqat video datchiklar (kameralar) parametrlarini adaptiv boshqarish orqali amalga oshiriladi. Maqsadli funktsiyani va asosiy va qo‘shimcha funktsiyalarning kichik to‘plamlarini amalga oshirishni hisobga olgan holda odamlarni yurish orqali tanib olish tizimining tarkibiy tashkil etilishi 33-rasmda ko‘rsatilgan. Tan olish tizimining tuzilishi va funktsional tashkil etilishining mavjud konstruktsiyalari [24] yurishning faqat asosiy xususiyatlarini o‘z ichiga olgan ishchi lug’atni shakllantirishni taklif qiladi, masalan, qadam uzunligi (bitta yoki juft, ya’ni L va 2L), W yo‘l segmentidagi C qadamlarining chastotasi, ya’ni.

bu yerda n - video ketma-ketligidagi kadrlar soni;

Bu erda F_s - soniyada kadr tezligi (masalan, 24 kadr/s - kuzatuvning video ob’ektlari uchun odatiy chastota), T_H - tsikldagi kuzatish davri (video ketma-ketlikning n kvadratiga), W - masofa bo‘ylab. metrlarda traektoriya.


3.18-rasm - Harakatlanuvchi odamlarni yurish orqali tanib olish tizimining tizimli tashkil etilishi
W, Tn, L va C qiymatlarini aniqlash uchun 3.18-rasmda ko‘rsatilgan asosiy funktsiyalarni izchil amalga oshirish kerak. Ko‘rib chiqilayotgan tizimlarning mavjud tuzilmalarining kamchiliklari lug’atning axborot tarkibidagi cheklovlardir. insonning asosiy xususiyatlaridan (W, Тн, L, C), shuningdek, geometrik xususiyatlaridan (figura o‘lchamlari) foydalanganda, chunki bir odam turli tezliklarda harakat qilishi mumkin ("joyida chayqalishdan" dan deyarli "yugurish" gacha), muayyan vaziyatga qarab, ularning umumiy o‘lchamlarini o‘zgartirishi mumkin (kiyim, poyabzal turi, bosh va torso moyilligining o‘zgarishi, masalan, shamol, yomg’ir, bo‘ron va boshqalarga qarshi harakat qilish).
Shu sababli, odamni uning yurishining o‘ziga xos xususiyatlari bilan tanib olishning talab qilinadigan ishonchliligini ta’minlash uchun qo‘shimcha tizim funktsiyalaridan foydalangan holda, ba’zilari yurish tezligidagi o‘zgarishlarga o‘zgarmas bo‘lgan xususiyatlarning ishchi lug’atini shakllantirish kerak. va insonning umumiy xususiyatlari. Shu bilan birga, shu tarzda shakllantirilgan belgilar lug’atining umumiy ma’lumotliligi (ushbu variantda - gibrid, ya’ni yurishning to‘g’ridan-to‘g’ri va bilvosita belgilarini o‘z ichiga olgan) harakatlanuvchi odamlarni tanib olish va aniqlashning talab qilinadigan ishonchliligini ta’minlash uchun etarli bo‘lishi kerak. harakatlanuvchi shaxsning videokameralarga nisbatan joylashuvidan qat'i nazar, ularning yurish xususiyatlari, shu jumladan maksimal ruxsat etilgan masofada. 3.19-rasmda ko‘rsatilgan tanib olish tizimining blok diagrammasi, video sensordan tashqari, mavjud kompyuter tuzilmasida asosiy va qo‘shimcha funktsiyalarni amalga oshirish imkonini beruvchi standart va maxsus dasturlar to‘plamiga ega shaxsiy kompyuter asosida amalga oshirilishi mumkin. standart va maxsus protseduralar uchun dasturiy ta’minotga yo‘naltirilgan algoritmlarni qo‘llash orqali. Bunday holda, tanib olish tizimining blok diagrammasi (3.19-rasm) quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
1-videokamera (video sensor) analog yoki raqamli;
2-ma’lumotlarni saqlash bloki (DZU);
3-raqamli (raqamlashtirilgan) video tasvirlarni mantiqiy tahlil qilish bloki;
4-blokli mantiqiy protsessor (modulni oldindan qayta ishlash);
5-xususiyatlarni ajratib olish birligi (asosiy va to‘g’ridan-to‘g’ri);
6-tasniflash bloki.
Shunga ko‘ra, 4-blok quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
4.1-fonni modellashtirish bloki;
4.2-segmentatsiya bloki;
4.3-harakat traektoriyasini kuzatish bloki (kuzatish);
4.4- inson qiyofasining ellips tavsifi bloki (surma oynasi bilan bog’liq ellips grafik modeli);
4.5-ellips modeli qutblarining traektoriyalarini shakllantirish va kuzatish uchun blok.
Xususiyatlarni ajratib olish bloki 5 quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
5.1-inson qadamining T davrini tahlil qilish va o‘lchash uchun blok;
5.2-masofaviy tahlil birligi (masofa) Vt;
5.3-qadamlar chastotasini hisoblash uchun blok C (harakat tezligi);
5.4-qadam uzunligini hisoblash bloki L;
5.5-normallashtirish bloki (qutblarni o‘zaro bog’lash koeffitsientini hisoblash).
Shunga ko‘ra, tasniflash bloki 6 quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
6.1-blok Furye transformatsiyasi (FFT);
6.2.1-xususiyatlarning ishchi lug’atini shakllantirish bloki;
6.2.2 - o‘rganish modeli bloki;
6.3-ob’ektni yurish bo‘yicha tasniflash bloki.
Harakatlanuvchi odamlarni yurish orqali tanib olish va aniqlash tizimi quyidagicha ishlaydi. Videokamera 1 harakatlanuvchi (yurayotgan) odamning video tasvirini oladi va shakllantiradi, bu tasvirni kadrlar ketma-ketligiga o‘zgartiradi S(t) = I(x, y, t) ma’lumotlarni saqlash joyining kirishlariga kiritiladi. birlik (DZU) 2 va video tasvirni mantiqiy tahlil qilish bloki 3. 2-blokda to‘plangan video ma’lumotlar qo‘shimcha real vaqtda tasvirni tahlil qilish zarur bo‘lsa ishlatiladi, 2 blok ham operatsiya davomida sub’ektlarni aniqlash uchun ishlatiladigan standartlarni tanib olish tizimi saqlash uchun ishlatiladi.
Mantiqiy tahlil bloki 3, uning kirishida S(t) signallari paydo bo‘lganda, harakatlanuvchi odamlarni (harakat fakti, uning aniqlanishi) aniqlash uchun kadrlar bo‘yicha tasvirlarni tahlil qiladi, ya’ni. Birinchidan, harakat qayd etiladi, so‘ngra harakatni aniqlash natijasiga ko‘ra, odam harakat sub’ekti yoki yo‘qligi aniqlanadi. 3-blokning ishlash natijasi harakatlanuvchi shaxs bilan video tasvirlarni dastlabki ishlov berishni amalga oshiradigan mantiqiy preprotsessor bloki 4 ishini boshlashni boshlaydi. Buning uchun asosiy kichik to‘plamdan standart funktsiyalar amalga oshiriladi (masalan, [7, 13] da bo‘lgani kabi), ular fonni modellashtirish va yurgan odam bilan oldingi fonni tanlash protseduralarini bajaradi. Tasvirning aynan shu qismi keyinchalik segmentlarga bo‘linadi. Ma’lum bo‘lgan echimlardan farqli o‘laroq, tanib olish tizimining ko‘rib chiqilayotgan strukturasida shaxsning elliptik modeli qo‘llaniladi (22-rasm), unda modelning o‘zaro bog’langan ellipslarining qutblari (fokuslari) matematik modellashtirilgan. Ushbu bosqichni amalga oshirish inson konturiga ellips modelini qurish va supero‘tkazish asosida (dasturiy ta’minot orqali) ramkada harakatlanuvchi shaxsni tanlash orqali amalga oshiriladi. Bunda quyidagilar aniqlanadi: - model ellipslarining har birining a va b mos yozuvlar nuqtalari (qutblar, fokuslar) - toymasin oyna ichida pastki A, o‘rta B va yuqori C segmentlarining parchalanish darajalari; - oldingi ramkada tahlil qilingan oynaning maydoni dl, qadam uzunligi L va ob’ektning tezligi to‘g’risidagi ma’lumotlarni olib yuradi. Bu operatsiyalar 4.4 dastur bloki tomonidan amalga oshiriladi. ellips tasviri va inson qiyofasini kuzatish. 4.2 va 4.4 bloklarning o‘zaro ta’siri natijasida tanlangan oldingi tasvirni ramkada segmentatsiyalash operatsiyasi bajariladi. 4.4-blok harakatlanuvchi shaxsning kontur tasviri bilan bogʻliq boʻlgan ellips modeli qutblarining traektoriyalarini yaratish va kuzatish uchun 4.5-blokning ishlashini amalda boshqaradi. Bunday holda, odamning ramkadan kadrga harakatini juftlashtirish va kuzatishdagi xatolarni bartaraf etish uchun ellips modelining moslashuvchan moslashuvi amalga oshiriladi. Bu yerda amallar bajariladi: - modelning har bir ellipsi uchun qutblarning regressiyasini aniqlash; - modelning o‘zaro bog’langan ellipslari qutblarining korrelyatsiya koeffitsientini aniqlash; - ellipslarning har biri uchun signal / fon nisbatini hisoblash, ya’ni.

- k-chi ellipsning tanlangan kontur segmentidan chetlanishi tekshiriladi;
- signal-shovqin nisbati sifatida bilvosita ko‘rsatkich bilan hisoblanadi

bu yerda I_ф(t) - ajratilgan fon ellipsidan aniqlangan integral shovqin qiymati (27-rasm);
- kovariantlik (ifoda (3.4)) va regressiya koeffitsientlari α va β ((3.6) va (3.7) ifodalar) hisoblanadi;
- mezon (EV) bo‘yicha ellips modeli inson konturining chegaralariga moslashtiriladi (bu operatsiya Markov zanjirining xususiyatlaridan foydalangan holda har bir ramkada amalga oshiriladi);
- modelning "yaqin" va "uzoq" ellipslari uchun korrelyatsiya koeffitsientlarining qiymatlari noto‘g’ri oldingi ob’ektning mumkin bo‘lgan ushlanishini bartaraf etish uchun tekshiriladi. Bundan tashqari, 4.4-blok ellips qutblari (fokuslari) traektoriyalarini yaratish va kuzatish uchun 4.5 blokining ishlashini nazorat qiladi, bu esa harakat traektoriyasini (kuzatuvini) kuzatish uchun blok bilan birgalikda ishlaydigan 4.3, u ham konturdan foydalanadi. odam modeli va toymasin oynaning pastki darajasi A, ellips modelining qutblarining traektoriyalarini yaratish va kuzatish tartibini amalga oshiradi, bu erda j-chi ramkadagi har bir qutb qiymati namunaviy o‘rtacha qiymat sifatida aniqlanadi (28 b-rasm). ifodaga (3.29). Kuzatuv blokining 4.3 chiqishidan kontur tasvirining suriluvchi oynadagi harakati to‘g’risidagi raqamli ma’lumotlar xususiyatni ajratib olish bloki 5 ning kirishiga beriladi, bu yerda ular bir vaqtning o‘zida blokning kirish qismiga kirish davrini tahlil qilish uchun beriladi. qadamlar G 5.1 va masofaviy tahlil bloki W 5.2 va qo‘shimcha ravishda ellips qutblarining traektoriyalarini yaratish va kuzatish uchun blokning sinxronlashtiruvchi kirishiga 4.3. 4.5-blokning chiqishida F[a_i (t)] va F[b_k(t)] qutblarning vaqt funksiyalari 29-rasmda ko‘rsatilganidek, hosil bo‘ladi. i) va d'l(t)B doirasida va qisman qarorni qo‘llashgacha bo‘lgan barcha kerakli ketma-ketlik bo‘ylab "namuna {i}". Har bir suriluvchi "yarim oyna" ni, masalan, ikkilik kod (ikkilik shablon [7]) bilan mos ravishda ∆l va ∆d (yoki ∆d') qadam bilan kodlash mumkin. Kerakli kuzatish masofasidagi W=n*T qutblarning boshqariladigan traektoriyalari 4.5-blokda F[a_i(t)] va F[b_k(t)] vaqt funksiyalarini aks ettiradi, o‘zaro bog’langan qutblarning har bir jufti uchun barcha kerakli ma’lumotlarni o‘z ichiga oladi. boshqariladigan sub’ektning yurishining xususiyatlari ("nozik tuzilish").
Xususiyatlarni chiqarish blokida 5 mos ravish, blok 5.1, bir tsikldagi kadrlar soni sifatida odamning T bosqichini operatsiyasini bajarish, boshlash. 5.2-blokda yo‘l masofasi W = nL ketadi, bu erda n - video ketma-ketligidagi kadrlar soni. 5.3-blokda piyodaning tezligi C (daqiqada yoki soniyada qadamlar chastotasi) (4.2) ga kirish. 5.4-blokda qadam qadam (4.1) ga olib borish.
T (yoki chastota ω_0=2π/T) C, L, W qiymatlari mos ravishda 5.1, 5.3, 5.4 va 5.2-bloklardan 6-blokni, ya’ni 6.2.2 funksiyalarning ishchi lug’atini shakllantirish blokiga kiritiladi.
Yurishda joriy yurish tezligini belgilovchi ω₀ asosiy chastotasi ustunlik qilganligi sababli, unga nisbatan modulyatsiya qiluvchi a_t(t) va b_k(t) funktsiyalari haqiqiy sifatida ifodalanishi mumkin (29-rasm), buning uchun

bular fazoviy chastota tekisligidagi har bir nuqta {f_x,f_x}ikkita geometrik parametr bilan bog’langan: orientatsiya burchagi θ va qadam uzunligi L.
F[a_t(t)] va F[b_k(t)] funksiyalarning spektrlari ularning exp[2πj(f_xx+f_yy)] ko‘rinishdagi kompleks ko‘rsatkichlardan tashkil topgan Furye qatoriga kengayish koeffitsientlarini aniqlaydi.
Belgilangan havolalarga qo‘shimcha ravishda, 4.5 va 5.3, 5.4 bloklarining chiqishlari (axborot chiqishlari) butun model uchun qutb traektoriyasi funktsiyalarining haqiqiy shakllanishining 5.5-blokining mos keladigan kirishlariga ulanadi.
Raqamli ko‘rinishdagi bu traektoriyalar 5.5-blokning 6-blokiga chiqishidan, ya’ni qo‘shimcha funksiyani - F[a_t(t)] va F[b_k(t)] Furye transformatsiyasini amalga oshiradigan Furye o‘zgartirish blokining kirishiga keladi, bu kengayish koeffitsientlarining qiymatlarini hisoblaydi
Shunday qilib, FFT protsedurasini amalga oshiradigan 6.1 blokining chiqishida biz qutblar traektoriyalarining spektral parchalanishini va natijada yurish paytida inson tanasi qismlarining harakat traektoriyalarini olamiz.
6.1 blokining chiqishidan co0, C1 chastotalari va ularning amplitudalari (ya’ni, javoblarning barcha amplitudalari va davomiyligi bilan mos ravishda birinchi va yuqori harmonikalar), asosiy xususiyatlar bilan birga 6.2 ishchi lug’atni shakllantirish blokiga kiradi. .2, bu erda belgilarning gibrid lug’ati (ya’ni, "to‘g’ridan-to‘g’ri" va bilvosita belgilar to‘plami).
Ushbu xususiyatlarning qiymatlari, agar namuna etarli bo‘lsa, o‘rganish modeli blokining 6.2.1 va ob’ekt tasnifi blokining 6.3 yurishi bilan parallel ravishda kiritiladi. 6.2.1 o‘quv modeli tomonidan boshqariladigan 6.3-blokda, ularning taqsimot qonunlari noma’lum bo‘lgan parametrlarni baholash holatlari uchun standart nazariya mezonlariga muvofiq qaror qabul qilish bilan standart naqshni tanib olish tartibi amalga oshiriladi.
O‘quv modeli bloki 6.2.1 sinflar va ko‘rsatkichlar uchun ishonch oraliqlarini moslashtirish orqali moslashuvchan o‘rganish protsedurasini amalga oshiradi. 6.3-blokning chiqish ma’lumotlari foydalanuvchiga kerakli shakl va shaklda uzatiladi, shuningdek, ma’lumotlarni saqlash bloki 2da arxivlanadi.
Ko‘rib chiqilayotgan tanib olish tizimining funktsional va tizimli tashkil etilishining kombinatsiyasi harakatlanuvchi (yurish, yurish) odamlarning yurish xususiyatlariga ko‘ra tasvirni aniqlash tizimining funktsional-strukturaviy tashkiloti sifatida ifodalanishi mumkin. Bu erda FSO tizimning funktsional va tarkibiy tuzilishining birligi sifatida qaraladi. U tizimning atrof-muhit bilan o‘zaro ta’sirini [16, 22] va tizimning ishlash jarayonida elementlarning ichki o‘zaro bog’liqligini aks ettiradi.