-rasm. Yuz tasvirlarini geometrik normallashtirish tartibi

|
-rasm. Yuz tasvirlarini geometrik normallashtirish tartibi
|
bet | 19/36 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 1,65 Mb. | | #233056 |
Bog'liq amaliyot kundalik
Dissertasiyaning «Videoma'lumotlari orqali soxta kirishni aniqlash algoritmlari» deb nomlanuvchi uchinchi bobida videokadrlarda muar va shu'lalarni aniqlash, deskriptorlar asosida komponent-bogʻliqli tahlil qilish, kontekstga asoslangan algoritmlar va soxta ma'lumotlarni aniqlash
algoritmlari tahlil qilingan hamda tahlillar asosida ular rivojlantirilgan. Bundan tashqari, soxta yuzlarni aniqlashni chuqur neyron tarmoqlarga asoslangan usul va algoritmlari taklif etilgan.
3.1-paragrafda videokadrlarda muar va shu'lalarni aniqlash algoritmlari bayoni keltirilgan boʻlib, unda muar naqsh turlari, paydo boʻlish omillari, tanib olish tizimlariga ta'siri va bartaraf etish yondashuvlari keltirib oʻtilgan. Bundan tashqari, mazkur paragrafda muar naqshli tasvirlar asosida soxta kirishlarni aniqlash usuli taklif etilgan. Bunda tekstura belgilar vektorini inobatga olgan holda (1-jadval), jonlilik yoki soxta hujumni tasniflash sifatida RBF yadroli (optimal parametrli) TVU klassifikatori oʻqitiladi. Videodagi yuzni jonli yoki soxta deb tasniflashda videodagi bir nechta kadrlardan foydalanish maqsadga muvofiq hisoblanadi. TVU klassifikatori har bir videokadr (haqiqiy yoki soxta) uchun ishonchlilik (confidence) bahosini olish imkonini beradi. Shunday qilib, har bir videoda qancha kadrlar jonli yoki soxta sifatida belgilanganligi kuzatib borish mumkin va 50% dan ortiq ovoz olgan sinf amalda video sinfini belgilaydi.
1-jadval Ma'lumotlar bazalarida rang kanallari muar naqshlari koʻrsatkichlari
Ma'lumotlar bazasi
|
Kulrang
|
Qizil
|
Yashil
|
Koʻk
|
Idiap
|
91.3%
|
96.7%
|
91.3%
|
86.0%
|
CASIA
|
68.0%
|
68.0%
|
68.0%
|
67.3%
|
RAFS
|
69.1%
|
76.4%
|
69.7%
|
80.0%
|
Ma'lumotlar bazalaridagi sinovlar taklif qilingan usulni videoyozuv orqali soxta hujumlarini aniqlashda yuqori aniqlikni ta'minlaganini koʻrsatdi, biroq bunda ma'lumotlar bazasi ichidagi sinov natijalari haqiqiy xujum ssenariylarini aks ettirmaydi. Kros ma'lumotlar bazalarida testlash natijalari esa tavsiya etilgan usul videoyozuv orqali soxta hujumlarni aniqlashda boshqa mavjud usullarga nisbatan yaxshi natijalarni berishini koʻrsatdi.
3.2-paragrafda deskriptorlar asosida komponentlarga bogʻliq algoritmlar taxlili bayon etilgan boʻlib, unda jonlilikni aniqlash uchun yuzni kodlash komponentlarga asoslangan usul va uning amalga oshirish bosqichlari, haqiqiy va soxta yuzlar orasidagi asosiy farqlar, yuz asosidagi soxta hujumlarga qarshi amaldagi yondashuvlar va xolistik yuzni xosil qilish sxemasi keltirib oʻtilgan. Bundan tashqari, mazkur paragrafda turli sohalar orasidagi farqlardan samarali foydalanish uchun komponentlarga bogʻliq kodlash usuli taklif etilgan. Tasvirni bir xil bloklarga ajratishni mazkur usulidan taklif qilingan boʻlish usuli nisbatlar taqsimotiga koʻproq mos kelishi va struktura haqidagi ma'lumotlarni saqlashi bilan farqlanadi. Taklif etilayotgan usul algoritmi quyidagi qadamlarda amalga oshiriladi:
qadam. Yuz komponentalari joylashgan qismlari aniqlanadi;
qadam. Barcha komponentalar uchun past darajadagi belgilarni kodlash amalga oshiriladi;
qadam. Fisher mezonidan olingan vaznlar bilan kodlar birlashtirilib,
yuz yuqori darajadagi tasvirini hosil qilinadi;
qadam. Barcha komponentalar gistogrammalari identifikasiyalash uchun tasniflagichga birlashtiriladi.
3.3-paragrafda soxta hujumlarni aniqlashda sahnalarni oʻrni, foydalanish mumkin boʻlgan ssenariylari, kaskad tuzilish blok-sxemasi (4 – rasm), belgilari, deskriptorlar va detektorlari hamda ma'lumotlar bazalari bayon etilgan. Bundan tashqari, olib borilgan ilmiy, amaliy va tajribaviy tadqiqotlar natijasida I.Li, Y.Wang, T.Tan va A.K.Jain tomonidan taklif etilgan soxta yuzni kontekstga asoslangan aniqlash usuli dasturiy majmuaning asosiy modullaridan birini yaratishga asos qilib olindi. Bunda asosiy gʻoya inson soxta hujumni aniqlashda asosan sahna va kontekst ma'lumotlariga tayanadi deb olingan va u inson hatti-harakatlarini taqlid qilishga urinadi hamda kameraga taqdim etilgan yuzni soxta yoki haqiqiyligini aniqlash uchun sahna belgilaridan foydalaniladi.
|
| |