6.6.5. Описание изображения

Под описанием понимается определение характерных параметров объекта — признаков (дискрипторов), необходимых для его выделения из числа всех, образующих сцену. Выбор описания является очень ответственной задачей, так как если оно выбрано удачно, то распознавание (идентификация) может быть проведена достаточно легко, и наоборот. Чаще всего формирование признаков проводит сам разработчик СТЗ или эксперт, хорошо знающий конкретную задачу. Поэтому универсальных подходов к выбору признаков не существует, и при распознавании объектов велика роль субъективного фактора. В то же время некоторые общие принципы существуют. Так, в большинстве случаев к признакам, входящим в описание, предъявляется требование инвариантности к повороту, трансляции (переносу) и гомотетии (изменению масштаба). Инвариантность к гомотетии особенно существенна, когда объекты располагаются не на плоскости, а в пространстве. К таким инвариантным признакам относятся, например, яркость объектов сцены, их текстура и цвет.

По своей физической сущности признаки разделяются на глобальные и локальные. Глобальный признак изображения — это признак, который можно вычислить для любого изображения объекта. Идентификация объектов на основании этих признаков проводится по соотношению их численных значений. Примерами таких признаков могут служить площадь изображения объекта, большая и малая оси, периметр контура, минимальный и максимальный радиус-векторы, соединяющие геометрический центр изображения с его границей. Также используются моменты инерции (полярные и декартовы), площади вписанных и описанных окружностей и т. п. Заметим, что с помощью глобальных признаков можно описывать как контур объекта (дискрипторами границы), так и сам объект (дискрипторами области). Локальные признаки используют реже; они характеризуют не все изображение, а только часть его. К ним относятся угол между двумя контурными линиями, число и параметры отверстий на изображении объекта и т. п.

Рассмотренные выше глобальные и локальные признаки достаточно просты для вычисления и относятся к классу геометрических. Наряду с ними применяют и эмпирические признаки, выбор которых определяется интуицией разработчика. Это, например, параметры кривизны контура, распределение яркости в заранее заданных областях изображения и т. д.

6.7. Распознавание изображения

6.7.1. Основные методы

Распознаванием называется процесс, при котором на основании набора признаков некоторого изображения объекта определяется его принадлежность к определенному классу. Следовательно, распознавание реализует функцию анализа визуального образа. В большинстве промышленных СТЗ предполагается, что этот образ формируется сегментированными объектами, т. е. разделенными между собой или представляющими собой набор отдельных элементов объектами. В противном случае, когда на сцене присутствует несколько неразделенных объектов, задача многократно услож­няется, за исключением тех случаев, когда априорно речь идет о перекры­вающихся объектах. Задачи такого уровня сложности требуют активного применения методов искусственного интеллекта и экспертных систем. Кроме того, распознавание должно проводиться в тех же условиях, что и формиро­вание признаков объекта. Во всяком случае, различия в значениях признаков объекта, полученных на этапе обучения СТЗ и при распознавании, не должны быть слишком велики. Заметим, что такие же ограничения имеют место и при распознавании объектов человеком: если при распознавании обычные при­знаки имеют непривычные численные значения, то объект может быть не опознан. Характерным примером является детский рисунок.

Теория распознавания образов представляет собой самостоятельную научную дисциплину, подробное рассмотрение которой выходит за рамки настоящей книги. Отметим лишь, что пока не создано единого подхода к распознаванию изображений и существует большое количество частных методов. В робототехнике обычно рассматривается частный случай, когда все возможные типы объектов и их классы заранее известны. Тогда процедура распознавания сводится к классификации объектов, т. е. отнесению априор­но известных объектов к априорно известным классам.

№20. .Принципы СМО роботов.Датчики систем СМО. Методы распознавания контактных ситуаций.