Четверг, 2017-05-25, 0:28 AM
Главная Регистрация Вход
Приветствую Вас неизвестный прохожий | RSS
Главная » Статьи » О кино, музыке, здоровье, технике, интересных фактах.

Распознавание лиц для интеллектуальных сред(часть3)
Алекс (Сэнди) Пентланд,Танзим Чаудхари

Сегодня ведутся самые интенсивные исследования [1,2] в области создания интеллектуальных систем – визуальных, звуковых и осязательных интерфейсов в различных средах: жилая комната, автомобиль или офис. Ключевая задача этих приложений – оснастить машину средствами восприятия, которые сделают естественным общение компьютера с человеком. Машина сможет узнавать человека, будет помнить его пристрастия и свойства характера, понимать, на что он в данный момент смотрит, интерпретировать его слова, жесты и даже подсознательные намеки, например, изменения интонации или определенные телодвижения. Сейчас изучается возможность применения таких устройств в медицине, индустрии развлечений и для организации коллективной работы.

Средства распознавания выражений лиц взаимодействуют с другими элементами интеллектуальной среды. Интеллектуальная система должна знать, например, раздражен ли пользователь, потому что информация поступает слишком медленно или, наоборот, он приведен в замешательство тем, что она получена слишком быстро. Анализ выражения лица дает некоторые зацепки для определения различных состояний человека. Сегодня основные усилия разработчиков направлены на создание средств распознавания выражений, не зависящих от личности человека. В выражениях лиц разных людей, принадлежащих разным культурам, можно найти общие черты (если только это не самые страшные гримасы). Однако необходимо уметь анализировать нормальное, спокойное состояние человеческого лица, а оно для разных людей всегда разное. До сих пор исследования возможностей распознавания выражений человеческих лиц ограничивались распознаванием нескольких дискретных состояний, а не анализом всего спектра выражений вместе с их едва уловимыми оттенками. Для того чтобы система выполняла действительно эффективный анализ выражений, она должна научиться распознавать конкретного человека и уметь настраивать на него свои параметры.
Носимые системы распознавания

Если разместить компьютер, камеру, микрофон или другие сенсорные устройства на одежде человека, они станут воспринимать мир не с пассивной точки зрения, а как активные наблюдатели [3]. Носимые устройства адаптируются к конкретному пользователю, который начинает применять их гораздо активнее и более естественно. Носимые компьютеры – быстро развивающаяся область, и совсем недавно в рамках IEEE CS был образован самостоятельный технический комитет, который будет заниматься этой проблемой. Так что вскоре мы сможем наблюдать подъем интереса к такой почти неисследованной сфере, как интерпретация изображений носимым компьютером – изображений, видимых с точки зрения активного наблюдателя.

Распознавание лиц – такая же составная часть носимых систем, как вспомогательные средства памяти (memory aid) и контекстные системы (context-aware system). Поэтому в будущем многие средства распознавания будут интегрироваться в одежду и различные аксессуары. Представим себе, например, что вы носите очки со встроенной камерой. Тогда программная система распознавания лиц поможет вам вспомнить стоящего перед вами человека, просто тихонько подсказав вам его имя. В Американской армии испытывают такие устройства, предлагая их солдатам, проходящими службу в Боснии. Аналогичные исследования проводятся в Университете Центра здоровья будущего, где такие устройства намерены применять при лечении болезни Альцхаймера (http://wearebles.www.media.mit.edu/projects/ wearebles, http://www.futurehealht.rochester.edu).
Что ждет нас в будущем

Для того чтобы современная система распознавания лиц работала безупречно, необходимо выполнить несколько важных условий, например, расположить человека лицом к камере при соответствующем освещении. Существует множество самых разнообразных ситуаций, в которых все известные сегодня алгоритмы распознавания лиц перестают работать, а люди могут и должны узнавать друг друга. Следующее поколение систем распознавания должно научиться идентифицировать человека в реальном времени и в средах со значительно меньшим числом ограничений.

Полагаем, системы идентификации, способные нормально работать в естественной среде – в условиях помех и при изменяющемся освещении – не могут базироваться на использовании какой-то одной категории опознания личности – весьма важна возможность анализа по разным категориям. Технологии для интеллектуальной среды не должны быть навязчивыми и должны предоставлять пользователю свободу действий. Если говорить о носимых системах, то от их чувствительных элементов требуются малые размеры, низкое энергопотребление и способность легко закрепляться на одежде. Учитывая эти требования, имеются все основания предположить, что системы со средствами распознавания лиц и голоса имеют наибольший потенциал для широкого применения.

Современные камеры и микрофоны, очень маленькие и легкие, без труда интегрируются в носимые системы. Аудио- и видеосистемы распознавания имеют важное преимущество – они используют для опознания те же категории, что и человек. Наконец, результаты последних исследований показывают, что системы персональной идентификации, основанные на анализе аудио- и видеоинформации, способны обеспечить высокую степень распознавания без размещения пользователя в строго контролируемой обстановке [12].

Интеллектуальные среды призваны создать такие условия, в которых компьютеры и другие машины из неодушевленных предметов превращаются в ваших полезных помощников. Технологии распознавания лиц, значительно эволюционировавшей за последние 20 лет, принадлежит важная роль в достижении этой цели. Но для того чтобы будущие системы распознавания лиц могли широко применяться в интеллектуальных средах, их нужно научить взаимодействовать с пользователем, не создавая ему неудобств, и привести в соответствие людским представлениям о том, в каких условиях возможно опознание. Это означает, что будущие интеллектуальные среды должны использовать те же категории распознавания, что и люди, и иметь примерно те же самые ограничения. В этом направлении продолжатся самые серьезные исследования, но уже сейчас ясно, что поставленные цели вполне достижимы.
Об авторах

Танзим Чаудхари – аспирант Media Labs МТИ. В сферу его интересов входят распознавание лиц, многофакторная идентификация личности в реальном времени и анализ выражений лиц. С нм можно связаться по электронной почте по адресу tanzeem@media.mit.edu.

Алекс (Сэнди) Пентланд — глава лаборатории Media Laboratory Масачуссетского технологического института, профессор Toshiba и содиректор Центра здоровья будущего. Пентланд является одним из основателей IEEE Face and Gesture Recognition Conference и Технического комитета по носимым информационным устройствам IEEE Computer Society. С ним можно связаться по электронной почте по адресу: sandy@media.mit.edu
Литература

[1] M. Weiser, «The Computer for the 21st Century», Scientific American, Mar. 1991, pp. 66-76

[2] A. Pentland, «Smart Rooms, Smart Clothes», Scientific American, Apr. 1996, pp.68-76

[3] A. Pentland, «Wearable Intelligence», Scientific American, Apr. 1998, pp. 90-95

[4] T. Kohonen, Self-Organization and Associative Memory, Springer-Verlag, Berlin, 1989

[5] M. Kirby and L. Sirovich, «Application of the Karhunen-Loeve Procedure for Characterization of Human Faces», Trans. IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, Jan. 1990, pp. 103-108

[6] M. Turk and A. Pentland, «Eigenfaces for Recognition», J. Cog. Neuroscience, Jan. 1991, pp. 71-86

[7] P. Phillips et al., «The Feret Database and Evaluation Procedure for face Recognition Algorithms», Image and Vision Computing, May 1998, pp. 295-306

[8] L. Wiskott et al., «Face Recognition by Elastic Bunch Graph Matching», Trans. IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, July 1997, pp. 775-779

[9] K. Etemad and R. Chellapa, «Discriminant Analysis for Recognition of Human Face Images», J. Optical Soc. of America, pp. 1724-1733

[10] B. Moghaddam and A. Pentland, «Probabilistic Visualreconition for Object Recognition», Trans. IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, July 1997, pp. 696-710

[11] P. Penev and J.A tick, «Local Feature Analysis: A General Statistical Theory for Object Representation», Network: Computation in Neural Systems, Mar.1996, pp.477-500

[12] T. Choudhury et al., «Multimodal Person Recognition Using Unconstrained Audio and Video», Proc. 2nd Conf. Audio- and Video-Based Biometric Person Authentication, Univ. of Maryland, College Park, Md., 1999, pp. 176-181

Источник: http://www.osp.ru/os/2000/03/177939/_p3.html

Категория: О кино, музыке, здоровье, технике, интересных фактах. | Добавил: fonogramshik (2009-02-15) W
Просмотров: 2004 | Комментарии: 23 | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 8
8  
Попробую объяснить в двух словах. <br /> Каждый из нас не раз сталкивался с ситуацией, <br /> когда обязаны заново инсталлировать Windows. <br /> Уверен, что для всех это положение неприятна,потому-что: <br /> - инсталляция занимает приблизительно 2 часа; <br /> - после установки Windows <br /> необходимо инсталлировать много <br /> программ, которые используются на компьютере. <br /> Так вот, чтобы избежать этих ненужных моментов <br /> помогает создание образа системного диска. <br /> Как мы будем делать образ диска? <br /> С помощью программы Acronics True Image.

7  
Хехе, неплохо

6  
Данный пост — одно из немногих исключений, когда читаешь с удовольствием и что-то для себя выносишь. Спасибо Вам.

5  
Если Вы не знаете куда деть старый сломаный автомобиль? Звоните нам! Вывоз. Выкуп и вывоз авто. Помощь в оформлении в ГИБДД. Помощь при страховых случаях. Подробности на http://util-m.ru/ и по телефону 8 495 364-85-10.

4  
Ботов зарядили общими фразами, которые подойдут к любому контексту.

3  
Мне кажется или автор что-то недоговаривает

2  
Да вообще ништяк. Боты так вообще оживились!

1  
Пост неплохой, закину блог в закладки.

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Категории раздела
Околорыночное. [1]
Статьи о городе [40]
О кино, музыке, здоровье, технике, интересных фактах. [45]
Треки для туризма. [4]
Расписание транспорта. [22]
Заметки путешественника. [4]
О природе. [15]
О Краснодарском крае. [29]

Мини-чат

Наш опрос
Что вам больше всего нравится на сайтах?
Всего ответов: 166

Статистика

На проводе всего: 1
Прохожих: 1
Пользователей: 0

Форма входа

Поиск

Друзья сайта
  • Официальный блог
  • Сообщество uCoz
  • FAQ по системе
  • Инструкции для uCoz

  •  
    Copyright MyCorp © 2017