Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь

У статті описаний метод «елементних порівнянь», що застосовується для задач ідентифікації зображень за їх унікальними особливостями. Суть методу полягає у виділенні множини бінарних ключів зображення та в їх порівнянні з відповідними ключами еталонних зображень. Метод може застосовуватись для різних...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2012
Main Authors:	Лернатович, Д.О., Кондратенко, Ю.П.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Series:	Штучний інтелект
Subjects:	Анализ и синтез коммуникационной информации
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57734
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь / Д.О. Лернатович , Ю.П. Кондратенко // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 204-212. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-57734
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-577342014-03-15T03:01:18Z Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь Лернатович, Д.О. Кондратенко, Ю.П. Анализ и синтез коммуникационной информации У статті описаний метод «елементних порівнянь», що застосовується для задач ідентифікації зображень за їх унікальними особливостями. Суть методу полягає у виділенні множини бінарних ключів зображення та в їх порівнянні з відповідними ключами еталонних зображень. Метод може застосовуватись для різних прикладних задач, наприклад, для розпізнавання графічних символів, райдужки ока та ін. Перевагами даного методу є простота схемотехнічної реалізації, підвищена швидкодія та точність ідентифікації. Наведені результати застосування методу елементних порівнянь для розпізнавання відбитків пальців, що підтверджують його працездатність та ефективність. В статье описан метод «элементных сравнений», который применяется для задач идентификации изображений их уникальными особенностями. Суть метода заключается в выделении множества бинарных ключей изображения и в их сравнении с соответствующими ключами эталонных изображений. Метод может применяться для различных прикладных задач, например, для распознавания графических символов, радужки глаза и др. Преимуществами данного метода является простота схемотехнической реализации, повышения быстродействия и точности идентификации. Приведены результаты применения метода элементных срав- нений для распознавания отпечатков пальцев, подтверждающие его работоспособность и эффективность. The paper is describes a method of «element comparisons», which is used to identification images for their unique features. The method is to allocate a set of binary keys and their comparison with the relevant keys with etalon images. The method can be used for various applications, such as recognition of graphic symbols, the iris of the eye, and others. The advantages of this method are simplicity of circuit realization, increased speed and accuracy of identification. The are results for the method of element comparisons for fingerprint recognition to prove its efficiency and effectiveness. 2012 Article Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь / Д.О. Лернатович , Ю.П. Кондратенко // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 204-212. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57734 004.89:004.93 uk Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Анализ и синтез коммуникационной информации Анализ и синтез коммуникационной информации
spellingShingle	Анализ и синтез коммуникационной информации Анализ и синтез коммуникационной информации Лернатович, Д.О. Кондратенко, Ю.П. Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь Штучний інтелект
description	У статті описаний метод «елементних порівнянь», що застосовується для задач ідентифікації зображень за їх унікальними особливостями. Суть методу полягає у виділенні множини бінарних ключів зображення та в їх порівнянні з відповідними ключами еталонних зображень. Метод може застосовуватись для різних прикладних задач, наприклад, для розпізнавання графічних символів, райдужки ока та ін. Перевагами даного методу є простота схемотехнічної реалізації, підвищена швидкодія та точність ідентифікації. Наведені результати застосування методу елементних порівнянь для розпізнавання відбитків пальців, що підтверджують його працездатність та ефективність.
format	Article
author	Лернатович, Д.О. Кондратенко, Ю.П.
author_facet	Лернатович, Д.О. Кондратенко, Ю.П.
author_sort	Лернатович, Д.О.
title	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь
title_short	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь
title_full	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь
title_fullStr	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь
title_full_unstemmed	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь
title_sort	ідентифікація зображень методом елементних порівнянь
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2012
topic_facet	Анализ и синтез коммуникационной информации
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57734
citation_txt	Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь / Д.О. Лернатович , Ю.П. Кондратенко // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 204-212. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT lernatovičdo ídentifíkacíâzobraženʹmetodomelementnihporívnânʹ AT kondratenkoûp ídentifíkacíâzobraženʹmetodomelementnihporívnânʹ
first_indexed	2025-07-05T09:00:21Z
last_indexed	2025-07-05T09:00:21Z
_version_	1836796893772906496
fulltext	«Искусственный интеллект» 4’2012204 3Л УДК 004.89:004.93 Д.О. Лернатович , Ю.П. Кондратенко Чорноморський державний університет ім. Петра Могили МОНМС України, м. Миколаїв Україна, 54003, м. Миколаїв, вул. Десантників, 86 Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь D.O. Lernatovich, Y.P.Kondratenko Petro Mohyla Black Sea State University MESYS of Ukraine, c. Mykolaiv Ukraine, 54003, c. Mykolaiv, 68th Desantnykiv Str., 10 Images’ Identification Based on Method of Elements Comparison Д.О. Лернатович, Ю.П. Кондратенко 1 Черноморский государственный университет им. Петра Могилы МОНМС України, г. Николаев Украина, 54003, г. Николаев, ул. Десантников, 86 Идентификация изображений методом элементных сравнений У статті описаний метод «елементних порівнянь», що застосовується для задач ідентифікації зображень за їх унікальними особливостями. Суть методу полягає у виділенні множини бінарних ключів зображення та в їх порівнянні з відповідними ключами еталонних зображень. Метод може застосовуватись для різних прикладних задач, наприклад, для розпізнавання графічних символів, райдужки ока та ін. Перевагами даного методу є простота схемотехнічної реалізації, підвищена швидкодія та точність ідентифікації. Наведені результати застосування методу елементних порівнянь для розпізнавання відбитків пальців, що підтверджують його працездатність та ефективність. Ключові слова: ідентифікація образів, елементні порівняння, ключі зображень, відбитки пальців. The paper is describes a method of «element comparisons», which is used to identification images for their unique features. The method is to allocate a set of binary keys and their comparison with the relevant keys with etalon images. The method can be used for various applications, such as recognition of graphic symbols, the iris of the eye, and others. The advantages of this method are simplicity of circuit realization, increased speed and accuracy of identification. The are results for the method of element comparisons for fingerprint recognition to prove its efficiency and effectiveness. Key words: identification of images, elements comparison, key images, fingerprints. В статье описан метод «элементных сравнений», который применяется для задач идентификации изобра- жений их уникальными особенностями. Суть метода заключается в выделении множества бинарных ключей изображения и в их сравнении с соответствующими ключами эталонных изображений. Метод может при- меняться для различных прикладных задач, например, для распознавания графических символов, радужки глаза и др. Преимуществами данного метода является простота схемотехнической реализации, повышения быстродействия и точности идентификации. Приведены результаты применения метода элементных срав- нений для распознавания отпечатков пальцев, подтверждающие его работоспособность и эффективность. Ключевые слова: идентификация образов, элементные сравнения, ключи изображений, отпечатки пальцев. Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь «Штучний інтелект» 4’2012 205 3Л Вступ Проблема ідентифікації зображень є актуальною задачею сьогодення. При цьому під ідентифікацією зображень розуміють визначення належності конкретного зобра- ження до одного з типів еталонних зображень [1]. Зокрема, до задач такого класу відноситься розпізнавання зображення у вигляді рядків тексту, що містить знаки і символи з алфавіту відповідної мови. При написанні знаків і символів використо- вують шрифт, який містить знаки різної ширини. Відновлення тексту відноситься до групи задач пошуку і розпізнавання специфічних об’єктів (знаків) на зображеннях. Процес розпізнавання є компонентом загальної технології обробки зображень, що базується на переведенні зображень до матричного виду та обробці інформації при здійсненні операції ідентифікації для всієї розмірності даної матриці [1]. Наприклад, при використанні методів розпізнавання на основі мереж Баєса [2] передбачається, що є можливість формування навчальної вибірки (з множини зображень та відповід- них кодів знаків). Об’єкти-завади в даних ситуаціях представляються відносно неве- ликими областями, які можуть знаходитись у будь-якій точці зображення. Корисною в даному випадку є додаткова інформація відносно орієнтації знаків, організації знаків і символів у рядки, враховуючи, що інформація про кількість і місце розташування знаків у рядку є апріорно невизначеною. Ідентифікація зображень може бути застосована в різних сферах діяльності лю- дини, де необхідно здійснювати аутентифікацію користувачів чи розпізнавання від- повідних елементів на конкретних зображеннях, зокрема, в обчислювальній техніці, медицині, криміналістиці, фінансовій і банківській діяльності, охоронних та пропуск- них системах. На особливу увагу заслуговують системи ідентифікації зображень для біометрич- них технологій [3], які, починаючи з 1991 р., активно розвиваються. На сьогоднішній день у рамках завдання біометричного розпізнавання використовується ряд універ- сальних підходів, які можуть з різним ступенем успішності застосовуватися до багатьох типів біометричних даних. Один з підходів, названий біохешуванням [4], полягає в тому, що для захисту біометричних шаблонів використовуються спеціальні незворотні функції, які переводять шаблони одного користувача в ідентичні образи (біохеші). При цьому для загальної сукупності користувачів незворотні функції близькі до випадкового шуму. Верифікація особистості в [5] проводиться шляхом порівняння біохешів. Також існують метод локалізації і врахування особливостей обличчя людини для задачі розпізнавання за портретною фотографією [6], та метод комп’ютерного роз- пізнавання жестів руки за допомогою нечіткої логіки [7]. Широко використовуються для ідентифікації зображень такі методи, як: метод перебору [8], метод глибокого аналізу [9], метод на основі використання штучних нейронних мереж [10], нечіткої логіки [11] та ін. Постановка задачі Реалізація методів ідентифікації зображень, які існують на даний час, зокрема, та- ких як метод перебору, метод глибокого аналізу чи нейронних мереж, може зайняти багато часу через складність алгоритмів обробки інформації. Наприклад, метод перебору потребує точного знання того, як зображення може бути модифіковано для отримання найкращого результату ідентифікації. При реалізації методу глибокого аналізу виникає потреба у вивченні прикладної галузі, для якої буде застосовуватися даний метод. Лернатович Д.О., Кондратенко Ю.П. «Искусственный интеллект» 4’2012206 3Л Наприклад, якщо побудувати алгоритм розпізнавання відбитків пальців на основі методу глибокого аналізу, то його неможливо буде використати для інших прикладних застосувань, зокрема, для розпізнавання символів. Нейронні мережі [12] мають значно менше недоліків у точності ідентифікації зображень, проте їх реалізація є дуже складною, а навчання нейронних мереж потребує великих обчислювальних та часових ресурсів і великої кількості даних для навчання. Крім того, існуючі методи не завжди дають коректні висновки при розв’язанні задач ідентифікації зображень, які представлені в повернутому та зміщеному вигляді, з на- явністю областей розмитості на зображеннях та деформованих областей. Тому задача розробки нових методів ідентифікації та розпізнавання зображень, які б були нечутливими та робастними до вищезгаданих збурювальних впливів, є актуальною задачею сьогодення. Метою даної статті є розробка та дослідження методу елементних порівнянь, що забезпечує підвищення робастних властивостей при його застосуванні для розв’язання різнотипних задач, зокрема таких, як: ідентифікація відбитків пальців, символів тексту, зображень за певним спектром кольору тощо. При розробці методу елементних порівнянь ставляться вимоги і обмеження стосовно швидкодії, точності і складності його програмно-апаратної реалізації. Алгоритм ідентифікації на основі елементних порівнянь матриць зображень Нехай задано зображення, яке представляємо у вигляді матриці пікселів E розміром m n , кожний елемент якої позначимо як ,i jE , де i – номер рядка, 1...i m ; j – номер стовпчика, 1...j n . Першим етапом в ідентифікації зображення є формування відповідних ключів як для зображення оригіналу, так і для зображення еталону, з яким задане зображення буде порівнюватись. Перетворимо матрицю E у матрицю кольорів, де 1 – чорний колір, а 0 – білий колір. Спочатку сформуємо горизонтальні ключі , 1...ie i m для всіх i -х рядків матри- ці E та знайдемо їх арифметичну суму 0Z : / 2 ,2 1 ,2 1 n i i s i s s e E E    , 1...i m . (1) 0 1 m i i Z e    . (2) Визначимо вертикальні ключі , 1...je j n для стовпців матриці E та їх суму 1Z : / 2 2 1, 2 , 1 m j k j k j k e E E    , 1...j n . (3) 1 1 n j j Z e    . (4) За формулами (1) – (4) в подальшому формуються відповідні результуючі зна- чення сум ключів 0 orZ та 1 orZ – для зображення оригіналу та результуючі значення сум ключів 0 etZ та 1 etZ – для еталонного зображення. Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь «Штучний інтелект» 4’2012 207 3Л Наступним кроком результуючі значення ключів сортуються від меншого до більшого за наступним алгоритмом:  0 0 1min , ,or or orZ Z Z (5)  1 0 1max , ,or or orZ Z Z (6)  0 0 1min , ,et et etZ Z Z (7)  1 0 1max , .et et etZ Z Z (8) Обчислимо ступені x та y співпадіння зображень на основі результуючих горизонтальних ключів  0 0,or etZ Z та вертикальних ключів  1 1,or etZ Z , відповідно: 0 0 100 et or Z x Z   ; (9) 1 1 100 et or Z y Z   . (10) Якщо ступені співпадіння зображень 100x та/або 100y  , то ці значення коригуються і позначається як corx x та/або cory y : 100 ( 100)corx x   ; 100 ( 100)cory y   . Визначивши ступені співпадіння  ,x y за двома взаємоперпендикулярними напрямками зображень, задаємо інтервал довіри l , на якому зображення будуть вважатись ідентичними: min max[ , ]l l l , (11) де max 100l  , а співвідношення між границями інтервалу довіри повинно задо- вольняти умову max min 10l l  . На наступному етапі знаходимо середньоарифметичне значення ступеню співпадіння за двома взаємоперпендикулярними напрямками зображень:   / 2R x y  . (12) При виконанні умови min max[ , ]R l l вважається, що зображення є ідентичними. Приклад реалізації методу елементних порівнянь Розглянемо приклад реалізації методу елементних порівнянь на основі двох зобра- жень, представлених на рис. 1. а) б) Рисунок 1 – Зображення-оригінал (а) та еталонне зображення (б) для порівняння Лернатович Д.О., Кондратенко Ю.П. «Искусственный интеллект» 4’2012208 3Л Задамо розмірність матриці E : 10, 10m n  та трансформуємо зображення (рис. 1) в матриці кольорів orE та etE (рис. 2). а) б) Рисунок 2 – Бінарні матриці кольорів зображень orE (а) та etE (б) Визначаємо кон’юнкції всіх s -х ( 1...5s  ) пар елементів у кожному i -у рядку для обох зображень (рис. 3), тобто визначаємо логічні значення ,2 1 ,2 or or i s i sE E  та ,2 1 ,2 et et i s i sE E  . Наприклад, для зображення-оригіналу (рис. 3а) розглянемо 4-й рядок матриці orE . У цьому рядку при 1s  визначається кон’юнкція 1-го та 2-го елементів, зокрема, 0 0 0  ; при 2s  – кон’юнкція 3-го та 4-го елементів, зокрема, 1 1 1  ; при 3s  – кон’юнкція 5-го та 6-го елементів, зокрема, 0 1 0  ; при 4s  – кон’юнкція 7-го та 8-го елементів, зокрема, 1 0 0  ; при 5s  – кон’юнкція 9-го та 10-го елементів, зокрема, 0 0 0  . Наприклад, для 4-го рядка матриці etE еталонного зображення (рис. 3б) при 1s  визначається кон’юнкція 1-го та 2-го елементів, зокрема, 0 0 0  ; при 2s  – кон’юнкція 3-го та 4-го елементів, зокрема, 0 0 0  ; при 3s  – кон’юнкція 5-го та 6-го елементів, зокрема, 1 1 1  ; при 4s  – кон’юнкція 7-го та 8-го елементів, зокрема, 1 1 1  ; при 5s  – кон’юнкція 9-го та 10-го елементів, зокрема, 0 0 0  . В 11-х додаткових стовпцях матриць orE та etE (рис. 3) знаходяться всі горизонтальні ключі , 1...ie i m для зображення-оригіналу  0,0,0,1,1,1,0,0,0,0 та еталонного зображення  0,0,0,1,2,1,2,1,0,0 , визначені згідно з (1). В 12-х додаткових стовпцях матриць orE та etE (рис. 3) знаходяться визначені за формулою (2) арифметичні суми 0 orZ та 0 etZ відповідних горизонтальних ключів, зокрема, для зображення-оригіналу 0 3orZ  та для еталонного зображення 0 7etZ  . а) б) Рисунок 3 – Формування попередніх ключів or ie , , 1...et ie i m та їх арифметичних сум 0 orZ , 0 etZ для зображень orE (а) та etE (б) Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь «Штучний інтелект» 4’2012 209 3Л Аналогічним чином визначаємо кон’юнкції всіх k -х ( 1...5k  ) пар елементів у кожному j -у стовпці для зображень orE та etE (рис. 4), тобто визначаємо логічні зна- чення 2 1, 2 , or or k j k jE E  та 2 1, 2 , et et k j k jE E  . а) б) Рисунок 4 – Формування попередніх ключів or je , , 1...et je j n та їх арифметичних сум 1 orZ , 1 etZ для зображень orE (а) та etE (б) В 11-х додаткових рядках матриць orE та etE (рис. 4) знаходяться вертикальні ключі , 1...je j n для зображення-оригіналу  0,0,1, 2,1,2,1,0,0,0 та еталонного зоб- раження  0,0,0,0,1,1,1,0,0,0 , визначені за формулою (3). У 12-х додаткових рядках матриць orE та etE (рис. 4) знаходяться визначені за формулою (4) арифметичні суми 1 orZ та 1 etZ відповідних вертикальних ключів, зокрема, для зображення-оригіналу 1 7orZ  , для еталонного зображення 1 3etZ  . Здійснимо сортування арифметичних сум ключів згідно з (5) – (8):    0 0 1min , min 3,7 3or or orZ Z Z   ,    1 0 1max , max 3,7 7or or orZ Z Z   ,    0 0 1min , min 7,3 3et et etZ Z Z   ,    1 0 1max , max 7,3 7et et etZ Z Z   . Згідно з (9) та (10) обчислимо ступені співпадіння зображень x та y : 100x  ; 100y  . Задаємо інтервал довіри [95,100]l  , враховуючи умову 10minmax  ll , та визна- чаємо згідно з (12) середньоарифметичне значення ступеня співпадіння за двома взаємо- перпендикулярними напрямками зображень 100R  . Оскільки min max[ , ]R l l , то на да- ному етапі зображення-оригінал вважається ідентичним еталонному зображенню. Задаємо інтервал довіри [95,100]l  , враховуючи умову 10minmax  ll , та визна- чаємо згідно з (14) середньоарифметичне значення ступеня співпадіння за двома взаємо- перпендикулярними напрямками зображень 100R  . Оскільки min max[ , ]R l l , то на даному етапі зображення-оригінал вважається ідентичним еталонному зображенню. Ідентифікації біометричної інформації на основі методу елементних порівнянь Для застосування методу елементних порівнянь мають бути дотримані певні умови стосовно інформації, що надається для обробки, зокрема: Лернатович Д.О., Кондратенко Ю.П. «Искусственный интеллект» 4’2012210 3Л  зображення-оригінал та еталонне зображення мають бути трансформовані до чорно-білих зображень;  зображення можуть бути представлені у вигляді бінарних матриць кольорів orE та etE ;  нижня межа довірчого інтервалу повинна бути не меншою за 90%. а) б) Рисунок 5 – Порівняння зображення-оригіналу відбитків пальців з еталонним зображенням для двох різних випадків (а, б) зміщення і повороту однотипних зображень Нижче наведено аналіз результатів ідентифікації відбитків пальців (рис. 5) на основі розробленого авторами програмного забезпечення (мова реалізації C++) із застосуванням методу елементних порівнянь. Часові витрати на обчислювальні операції при ідентифікації відбитків пальців складають лише 2 секунди на апаратному забезпеченні з наступними характе- ристиками: Mobile DualCore Intel Core 2 Duo P7350, 2000 MHz (7,5 x 267), 4092 МБ (DDR3-1066 DDR3 SDRAM), NVIDIA GeForce 9600M GT (512 МБ). Метод елементних порівнянь має також робастні властивості, що підтвер- джуються результатами програмного тестування двох зображень, одне з яких є част- ково деформованим та розмитим (рис. 6). Ступінь співпадіння складає 96,5%. Рисунок 6 – Порівняння зображення-оригіналу з деформовано-розмитим еталонним зображенням Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь «Штучний інтелект» 4’2012 211 3Л Висновки У даній статті описано метод елементних порівнянь, що може бути застосова- ний для підвищення точності та робастності процесів ідентифікації та розпізнавання різнотипних зображень, попередньо трансформованих до бінарного чорно-білого представлення у вигляді відповідних матриць зображень-оригіналів та еталонних зо- бражень. При програмній реалізації даного методу для ідентифікації відбитків пальців доведено, що максимальна похибка ідентифікації (порівняння) двох зображень не перевищує 5%, а часові витрати на обчислювальні процеси при комп’ютерній оброб- ці інформації знаходяться в межах від 2 до 5 секунд. Література 1. Зайцев О. Биометрическая идентификация в масштабах компании / О. Зайцев // IT спец. – 2007. – № 7. – C. 52-58. 2. Фаворская М.Н. Модели и методы распознавания динамических образов на основе пространственно-временного анализа последовательностей изображений: дис. … на соиск. уч. ст. докт. техн. наук. / М.Н. Фаворская. – Красноярск : СибГАУ им. акад. М.Ф. Решетнева, 2011. – 326 с. 3. Романов В.О. Технології аутентифікації особи за біометричними характеристиками / В.О. Романов, І.Б. Галелюка, П.C. Клочан // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. – 2010. – № 9. – C. 54-61. 4. Имамвердиев Я.Н.О. Метод биометрического хеширования на основе ортогональных преобразований для защиты биометрических шаблонов / Я.Н.О. Имамвердиев // Вопросы защиты информации. – 2010. – Вып. 4. – С. 18-23. 5. Евангели А. Технологии биоидентификации и биометрический рынок / А. Евангели // PC WEEK. – 2003. – № 7. – С. 24. 6. Крак Ю.В. Локалізація і врахування особливостей обличчя людини для задачі розпізнавання за портретною фотографією / Ю.В. Крак, Ю.Г. Кривонос, А.С. Тернов // Штучний інтелект. – 2007. – № 3. – C. 229-236. 7. Dotsenko A.S. Computer Hand Gesture Recognition Using Fuzzy Logic / A.S. Dotsenko, Y.P. Kondratenko // Pattern Recognition and Information Processing PRIP’2011. Proceedings of the 11th International Conference (18 – 20 May, 2011, Minsk, Belarus). – Minsk : BSUIR. – 2011. – P. 179-182. 8. Савченко А.В. Метод направленного перебора для задач классификации с большим количеством альтернатив / А.В.Савченко // Распознавание образов. – 2011. – № 1. – С. 30-40. 9. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман ; [пер с англ.]. – М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с. 10. Pandit M. Image Recognition With the Help of Auto-Associative Neural Network / M. Pandit, M. Gupta // International Journal of Computer Science and Security. – 2011. – Vol. 5. – P. 54-63. 11. Кондратенко Ю.П. Нечітка логіка в задачах розпізнавання жестів / Ю.П. Кондратенко, А.С. Доценко // Наукові праці: Серія «Комп’ютерні технології». – Миколаїв : ЧДУ ім. П. Могили. – 2011. – Т. 160. - Випуск 148. – С. 74-79. 12. Гречихин Л.И. Система автоматической идентификации изображений с автокорреляционной и взаимнокорреляционной обработкой не связанных между собой нейронных сетей / Л.И. Гречихин, И.П. Шумский // Искусственный интеллект. – 2005. – № 3. – С. 381-387. Literatura 1. Zaytsev О. IT спец. 2007. № 7. – S. 52-58. 2. Favorskaya M.N. Disertaciya na soisk. uch. step. dokt. tehn. nauk. 2011. – 326 s. 3. Romanov V.O. Komp’yuternі zasoby, merezhі ta systemy. 2010. № 9. – S. 54-61. 4. Imamverdiev Ya. N. О. Voprosy zaschity informaciyi. 2010. Vyp. 4. – S. 18-23. 5. Evangeli A. PC WEEK. 2003. №7. – S. 24. 6. Krak Y.V. Shtuchniy іntelekt. 2007. № 3. – S. 229-236. 7. Dotsenko A.S. Pattern Recognition and Information Processing PRIP’2011. Proceedings of the 11th International Conference (18-20 May, 2011, Minsk, Belarus). – Minsk: BSUIR. 2011. – P. 179-182. Лернатович Д.О., Кондратенко Ю.П. «Искусственный интеллект» 4’2012212 3Л 8. Savchenko A.V. Raspoznavaniye obrazov. 2011. № 1. – S. 30-40. 9. Shapiro L.M.: BINOM. Laboratoriya znaniy. 2006. – 752 s. 10. Pandit M. International Journal of Computer Science and Security. 2011. Vol. 5. – P. 54-63. 11. Kondratenko Y.P. Naukovі pracі: Serіya «Komp’yuternі tehnologіi». – Mykolaiv: ChDU іm. P. Mogyly. 2011. Tom 160. Vyp. 148. – S. 74-79. 12. Grechihin L.I. Iskusstvennyj intellect. 2005. №3. – S. 381-387. RESUME D.O. Lernatovich, Y.P. Kondratenko Images’ Identification Based on Method of Elements Comparison The paper describes a method of «element comparisons», which is used to identify problems with their unique imaging features. The method is to allocate a set of binary key image and their comparison with the relevant keys of reference images. The method can be used for various applications, such as recognition of graphic symbols, the iris of the eye, and others. The advantages of this method are simplicity of circuit, increased speed and accuracy of identification. The results of the method element comparisons for fingerprint recognition to prove its efficiency and effectiveness. Method of «element comparisons» comparisons can be used to improve the accuracy and robustness of processes of identification and recognition of different types of images. The image should be pre-transformed into binary black and white representation of a matrix of images for both original and reference images. The software implementation of this method for fingerprint identification is proved that the maximum error identification (comparison) of two images does not exceed 5%, and time which spent on computing processes in computer processing of information, is within 2 to 5 seconds. Стаття надійшла до редакції 07.06.2012.

Ідентифікація зображень методом елементних порівнянь

Institution

Similar Items