Аннотация
Распознавание лиц-это одна из технологий, которая может помочь клиникам оптимизировать затраты и работать более эффективно. С его помощью можно ускорить регистрацию и таким образом получить больше пациентов, собрать статистику и персонализировать услуги, быстрее ставить диагнозы в сложных случаях, а также снизить затраты на реабилитацию и восстановление.
Анализ лиц людей помогает врачам и исследователям выявить ряд редких генетических нарушений. Системы распознавания похожи на Google в мире диагностики — вы не можете полностью полагаться на них, но если у врача возникают проблемы или сомнения, алгоритмы дают вам направление для размышлений. Это сокращает время на диагностику, а значит, и эффективность работы врача повышается.
Обычно распознавание лиц используется для систем контроля и управления доступом. Больницы не являются исключением, у них все еще есть проблема с очередями, которую можно решить с помощью автоматической идентификации пациентов и электронной системы регистрации пациентов.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
нейронные сети / методы распознавания / экспертные решения / производственный процесс / изображение
Ведение
Равно Как установлено, информативные технологические процессы также концепции, какие обширно применяются во наше время период, имеют все шансы содержать во себе колоссальное число разного семейства операций также стадий, какие моделиру- надстройка либо удерживают напрямую процедура рассмотрения конкретного массива сведений. Образцом подобных операций способен быть конкретная систематизация численных сведений согласно определенным аспектам, какие высокомерничаются напрямую юзером.
Является, то что возможности мозга лица удивительны. Данное водит ко этому, то что во наше время период обширно также всеобще проводятся деятельность согласно формированию синтетического умственные способности. Нужно выделить, то что ранее во наше время период имеются изучения, какие ориентированы в соединение генной инженерии также компьюторных технологий. Во базе данных исследований находится формирование таким образом именуемых «протезов мозга». Сведения протезы предполагают собой объединение активных нейронов мозга, но кроме того микросхем, сформированных в базе кремниевых кристаллов.
Вогнанные раскрытия сообщают об этом, то что деятельность согласно изучению нейронных сетей формируются активными темпами во течении осмысления элементов никак не только лишь функционирования мозга, однако также формирования синтетического умственные способности. Образцом открытий во данной сфере способен быть изобретение Ю. Такено, который замонтировал во пк бота искусственного происхождения нервозные клеточки, во следствии чего же машина ранее имел возможность распознать наиболее себе во зеркале.
Планирование любой информационной концепции потребует с специалиста знаний способов, алгоритмов, но кроме того ключевых основ проектирования разного семейства информативных концепций. Аналогичные способы также методы напрямую станут гарантировать процедура проектирования. Понимание абсолютно всех работников данных также возможностей использования с целью рассмотрения разного семейства действий кроме того нужны.
Распознавание образов — академическая наука, мишенью каковой считается обнаружение предметов согласно многым аспектам либо классам. Концепция определения предметов предполагает собою пункт информатики, что базируется в исследованию баз также способов идентификации объектов, явлений также сигналов. Необходимость во этом распознавании появляется в множества сферах, включая со механического зрения, символьного определения, диагностики во медицине, определения выступления также завершая ограниченно особыми вопросами. Невзирая в в таком случае, то что определенные с данных вопросов находят решение народом в интуитивном степени со огромный быстротой, вплоть до данного периода еще никак не основано компьюторных проектов, главных их во настолько ведь совокупном варианте. Во взаимосвязи со данным, вопрос определения фигур приобрела вездесущее продвижение, во этом количестве во сфере синтетического умственные способности также робототехники. Вероятность определения основывается в сходства аналогичных предметов. Невзирая в в таком случае, то что все без исключения действа также объекты никак не схожи товарищ в товарища, среди определенными с их постоянно возможно отыскать подобия согласно этому либо другому показателю Все Без Исключения способы определения предметов разделяются в 2 типа: способы, базирующиеся в концепции заключений также скелетные способы. Первоначальные базируются в вычислении со поддержкой численных величин, подобных равно как протяженность, структура также полиадельфит.буква. Другие нацелены в фигуры, с целью отображения каковых более подойдут высококачественные величины, к примеру реляционные. Кроме Того во распознавании предметов существенную значимость представляет подготовка в базе популярной подборки.
Использование обработки и анализа изображений в медицине и применение Наряду с развитием технологий использование современных устройств в области здравоохранения увеличилось. Параллельно с этим в последнее время использование методов обработки изображений в медицине также стало широко распространенным явлением. Эти методы дают врачам большое удобство во времени, стоимости, лечении и диагностике. Методы обработки изображений для измерения внутриглазной линзы до операции путем добавления врожденных или травматических, особенно в педиатрических случаях, могут быть руководством для врачей. Кроме того, оптическая биометрия до операции может быть сложной, добавив умственную отсталость (состояние умственной отсталости) или у пациентов с болезнью Альцгеймера. Программа Matrix Laboratory (MATLAB) может использоваться для измерения силы внутриглазной линзы из изображений магнитного резонанса (МРТ), сделанных по другим причинам у таких пациентов.
Обработка изображений обычно может быть определена как метод анализа изобразительной информации. В этой диссертации дана общая информация о обработке и анализе изображений с помощью MATLAB, магнитно-резонансной томографии (МРТ) и оптической биометрии.
Кроме того, было проведено прикладное исследование с целью оценки доступности процесса обработки изображений программы MATLAB в области здравоохранения.
Пациенты с показаниями орбитальной МРТ в обычной практике обследования глаз от пациентов, поступивших в отдел глазных заболеваний Медицинской школы Университета Эскишехира Османгази с 08/03/2015 по 08/05/2016, были взяты для исследования.декретный осмотр глаз был проведен в отделе глазных заболеваний медицинского факультета университета Эскишехира Османгази. На этих пациентах изучалась оптическая биометрия в отделе глазных заболеваний. Оценка диаметра бульбуса была проведена на тех же пациентах на рабочей станции AW в отделе радиологии Медицинской школы Университета Эскишехира Османгази. Расчеты глубины передней камеры (okd), толщины объектива (LK) и осевой длины (AU) были сделаны с помощью программы Codonics Clarity Viewer на изображениях MR, полученных с использованием устройства GE 750w 3T MR. Затем необработанные МРТ-изображения тех же пациентов были взяты в процесс обработки и анализа изображений в программе MATLAB. Наконец, эти измерения, рассчитанные тремя различными методами, сравниваются со статистическими методами.
Все методы распознавания объектов делятся на два вида: методы, основанные на теории решений и структурные методы. Первые основаны на вычислении с помощью количественных величин, таких как длина, текстура и т.д. Вторые ориентированы на образы, для описания которых больше подходят качественные величины, например реляционные. Также в распознавании объектов немаловажную роль играет обучение на основе известной выборки. Под образом подразумевается некоторая упорядоченная совокупность признаков. Классом образов называется совокупность объектов с одинаковыми свойствами. Классификатором или решающим правилом называется правило отнесения образа к одному из классов на основании его вектора признаков. На практике широкое применение имеют три формы представления признаков: вектор признаков (для количественных величин), символьная строка и деревья признаков (для структурных величин) [3]. Методы, основанные на сопоставлении, представляют собой наборы векторов признаков каждого класса объектов. Новый образ будет отнесен к тому классу, который окажется наиболее близким, в пределах заранее заданной метрики. Очевидно, что самый простой подход состоит в поиске минимального расстояния, которое вычисляется при помощи евклидовых норм между векторами признаков неизвестного объекта и векторами прототипа. Вывод о принадлежности объекта к определенному классу происходит по наименьшему из этих расстояний. Минимальный классификатор расстояния хорошо работает в тех случаях, где расстояние между точками математического ожидания классов велико по сравнению с диапазоном разброса объектов каждого класса. Не менее важными являются методы распознавания образов, основанные на вероятностных классификаторах, по причине случайностей, которые влияют на порождение классов образов. Следовательно, необходимо выработать такой оптимальный подход, при использовании которого окажется наименьшая вероятность появления ошибок. Очень сложно однозначно ответить, как выглядит оптимальный метод описывающий компьютерное зрение. Однако, можно разделить все существующие методы на три ступени: первичная обработка и фильтрация, логическая оценка результатов фильтрации и алгоритмы принятия решений. Как правило, для распознавания объектов на изображении необходимо применить все эти этапы, однако бывает достаточно двух, или даже одного. К группе фильтрации можно отнести методы, которые позволяют определить на изображении интересующие объекты, без предварительного анализа. Основная масса таких методов использует какую-либо единую операцию ко всем точкам изображения одновременно. На данном уровне анализ как правило не проводится. Самым простым преобразованием является бинаризация изображения по порогу. Для изображений и в градациях серого таким порогом является значение яркости. Выбор порога, определяющего бинаризацию, определяет вид самого процесса. Как правило, бинаризация происходит при алгоритме аддитивного выбора порога. Например, таким алгоритмом может стать выбор математического ожидания или моды, а также наибольшего пика гистограммы. Существующие классические методы фильтрации могут быть применены в широком спектре задач. Наиболее распространенным классическим методом является преобразование Фурье, однако он не используется в изображениях в чистом виде. Однако для анализа изображений часто бывает недостаточно простого одномерного преобразования, и требуется гораздо более ресурсоемкое двумерное преобразование: Вычисление по такой формуле является достаточно трудоемким, поэтому на практике чаще пользуются сверткой интересующей области с помощью низкочастотных или высокочастотных фильтров, в зависимости от конкретной задачи. Такое упрощение конечно, не позволяет более широкого диапазона операций, таких как анализ, однако зачастую бывает достаточно только результата без последующих преобразований. Вейвлет-преобразования являются более перспективным и современным методом обработки изображений, чем преобразование Фурье. Они упрощают сжатие, анализ и передачу большого количества изображений. Вейвлет-преобразования основаны на разложения по малым волнам (вейвлетам) с изменяющейся частотой и ограничением по времени, в отличие от преобразования Фурье, построенного на гармонических функциях. В 1987 году Стефан Маллат впервые продемонстрировал, что вейвлеты могут быть положены в основу принципиально нового метода обработки изображений, получившего название кратномасштабный анализ. Как очевидно из названия, кратномасштабная теория имеет дело с анализом изображений при различных разрешениях, так как многие детали, незаметные при одном масштабе, могут быть легко найдены при другом. Долгое время вейвлеты обладали весьма ограниченным распространением, однако в настоящий момент уже трудно уследить за всей информацией, имеющейся по этой теме. При взгляде на изображение, мы видим связанные наборы объектов одинаковой яркости и структуры, которые объединяясь образуют предметы или области отображения. Когда присутствуют одновременно, как маленькие объекты, так и большие, то анализ изображения в разных разрешениях позволит значительно расширить области обработки. С математической точки зрения изображение является двумерной матрицей значений яркости. Однако при переходе от одной его части к другой, даже такие статистики первого порядка, как гистограммы значительно меняются. Существует набор классических функций, применяемых в вейвлет преобразованиях: вейвлет Хаара, вейвлет Морле, вейвлет Добеши и т.д. Хорошим примером применения вейвлет анализа является задача поиска блика в зрачке глаза, где вейвлетом является сам блик. В основе вейвлетов лежит корреляция, которая может применяться как в совокупности с другими методами, так и самостоятельно. При распознавании образа в изображении это незаменимый инструмент. Другим не менее интересным классом фильтрации является фильтрация функций. Она позволяет на простом изображении найти множество кусочков простейших функций (прямая, парабола и т.д.). Наиболее известным является преобразование Хафа, которое позволяет находить любые эффективно вычислимые функции. Его аналогом является преобразование Радона, которое за счет вычисления через быстрое преобразование Фурье дает выигрыш в производительности. Отдельный раздел фильтрации — фильтрация контуров. Она очень полезна в той ситуации, когда объект достаточно сложный, но имеет четкие границы.
Заключение
Распознавание образов – довольно сложный процесс, требующий учета множества нюансов в проектируемой системе. Но, по сути, они второстепенны. А главное, как мне видится, заключается в относительно простом принципе распознавания, который можно представить как последовательность ограниченного числа действий (а также действий, вытекающих из них) над структурами, организованную на нескольких логических уровнях.
Использованная литература:
1. Вудс Р., Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений //М.: Техносфера. — 2005.
2. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB //М.: Техносфера. — 2006. — Т. 616. — С. 6.
3. Дж Т., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. — 1978.
4. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения. — 1974.
5. Черногорова Юлия Викторовна Рубрика: Информационные технологии. Черногорова, Ю. В. Методы распознавания образов / Ю. В. Черногорова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый.2016г.