RU2266565C1 - Recognizing device - Google Patents
Recognizing device Download PDFInfo
- Publication number
- RU2266565C1 RU2266565C1 RU2004110975/09A RU2004110975A RU2266565C1 RU 2266565 C1 RU2266565 C1 RU 2266565C1 RU 2004110975/09 A RU2004110975/09 A RU 2004110975/09A RU 2004110975 A RU2004110975 A RU 2004110975A RU 2266565 C1 RU2266565 C1 RU 2266565C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- block
- input
- filter
- output
- image
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для автоматического обнаружения и распознавания изображений и объектов в робототехнике, геологии, биологии, физике, медицине и т.д.The invention relates to the field of computer technology and can be used for automatic detection and recognition of images and objects in robotics, geology, biology, physics, medicine, etc.
Проблема распознавания образов (изображений) продолжает вызывать большой интерес инженеров и исследователей самых разных специальностей: радиоинженеров, физиков, геологов, биологов, медиков, разработчиков промышленных роботов, специалистов по космическим исследованиям и т.д. Наиболее актуальными и сложными по праву считаются задачи распознавания, связанные с анализом видеоизображений. Это объясняется, в частности, удобством представления различного рода информации в виде изображений и большой пропускной способностью двумерного видеоканала.The problem of pattern recognition (images) continues to cause great interest of engineers and researchers of various specialties: radio engineers, physicists, geologists, biologists, physicians, developers of industrial robots, specialists in space research, etc. The most relevant and complex are rightfully considered recognition tasks associated with the analysis of video images. This is explained, in particular, by the convenience of presenting various kinds of information in the form of images and the high throughput of a two-dimensional video channel.
Наиболее распространенный подход к распознаванию образов заключается в установлении соответствия между текущим (вводимым) изображением и эталонным образом объекта, подлежащего обнаружению (распознаванию).The most common approach to pattern recognition is to establish a correspondence between the current (input) image and the reference image of the object to be detected (recognized).
Известно распознающее устройство (Патент США №5061063 от 29 октября 1991 г. [Л.1]), содержащее акустооптический коррелятор (процессор), пороговые устройства и исполнительные блоки. Данное устройство распознает простые изображения, сравнивая их с заранее заданными (эталонными). Недостатком данного устройства является большая вероятность ложных тревог, особенно при распознавании сложных объектов, составляющих часть входного изображения.A recognition device is known (US Patent No. 5061063 dated October 29, 1991 [L.1]) containing an acousto-optic correlator (processor), threshold devices, and execution units. This device recognizes simple images by comparing them with predefined (reference) images. The disadvantage of this device is the high probability of false alarms, especially when recognizing complex objects that make up part of the input image.
Известно распознающее устройство (Патент США №6519352 от 11 февраля 2003 г. [Л.2]), содержащее электронную вычислительную машину с электрически последовательно соединенными: входной телевизионной камерой, видеобуфером, блоком выборки изображения и электронным процессором, а также электрически соединенными блоком памяти признаков объектов (фильтров) и блоком выборки фильтра, выход которого соединен со вторым входом электронного процессора, осуществляющего аутентификацию сигнала (распознавание) по указанному фильтром алгоритму. Скрытая в изображении (сигнале) информация может быть извлечена даже после изменения распространяемого сигнала алгоритмом сжатия с потерей данных. Аутентификация может быть проведена только лицом, имеющим ключ - набор признаков и правил, по которым производится идентификация изображения (сигнала). Для аутентификации необходимы программы поиска, алгоритмы которых в патенте не рассмотрены.A recognition device is known (US Patent No. 6519352 dated February 11, 2003 [L.2]), comprising an electronic computer with electrically connected in series: an input television camera, a video buffer, an image pickup unit and an electronic processor, as well as an electrically connected feature memory unit objects (filters) and a filter sampling unit, the output of which is connected to the second input of an electronic processor that authenticates the signal (recognition) according to the algorithm specified by the filter. Information hidden in the image (signal) can be extracted even after changing the propagated signal by the compression algorithm with data loss. Authentication can only be carried out by the person holding the key - a set of signs and rules by which the image (signal) is identified. Authentication requires search programs whose algorithms are not considered in the patent.
Недостатком данного устройства является низкая производительность, так как поиск зоны с известными (идентифицируемыми) признаками необходимо производить в огромном объеме всего входного сигнала (изображения). Еще хуже, когда поиск известных (идентифицируемых) признаков необходимо произвести в неограниченном объеме входной информации (например, среди текущих телевизионных изображений или множестве фотографий во всех иллюстрированных журналах). Ситуация становится совершенно катастрофической, когда имеется огромное число различных наборов (групп) признаков, по каждому из которых производится отдельная идентификация различных изображений (сигналов).The disadvantage of this device is its low performance, since it is necessary to search for a zone with known (identifiable) features in a huge volume of the entire input signal (image). Even worse, when the search for known (identifiable) signs must be performed in an unlimited amount of input information (for example, among current television images or many photographs in all illustrated magazines). The situation becomes completely disastrous when there is a huge number of different sets (groups) of signs, for each of which a separate identification of various images (signals) is made.
Сущность изобретения состоит в том, что в распознающее устройство, содержащее электронную вычислительную машину с электрически последовательно связанными: входной телевизионной камерой, видеобуфером, блоком выборки изображения и электронным процессором, а также электрически соединенными блоком памяти признаков объектов (фильтров) и блоком выборки фильтра, выход которого соединен со вторым входом электронного процессора, осуществляющего распознавание по любому известному алгоритму, введены: когерентно-оптический процессор с блоком быстро сменяющихся фильтров и ПЗС-камерой, а также мультиплексор, пороговый блок, блок определения номера фильтра, блок определения координат Х и Y и блок формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY, при этом электрический выход блока быстро сменяющихся фильтров соединен через блок определения номера фильтра (регистр фильтров) с первым входом мультиплексора и управляющим входом блока выборки фильтра электронной вычислительной машины. Первый выход ПЗС-камеры через блок определения координат Х и Y (регистр координат) соединен со вторым входом мультиплексора и через блок формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY с управляющим входом блока выборки изображения электронной вычислительной машины. Второй выход ПЗС-камеры через пороговый блок соединен с управляющими входами блока определения номера фильтра и блока определения координат Х и Y. Выход электронной вычислительной машины соединен с управляющим входом мультиплексора, а выход входной телевизионной камеры дополнительно соединен с входом когерентно-оптического процессора. Кроме того, выход блока определения номера фильтра дополнительно соединен с управляющим входом блока формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY.The essence of the invention lies in the fact that in a recognition device containing an electronic computer with electrically connected in series: an input television camera, a video buffer, an image pickup unit and an electronic processor, as well as an electrically connected object memory (filters) memory unit and a filter sampling unit, output which is connected to the second input of an electronic processor that performs recognition by any known algorithm, the following are introduced: a coherent optical processor with a block quickly changing filters and a CCD camera, as well as a multiplexer, a threshold block, a block for determining the filter number, a block for determining coordinates X and Y and a block for forming windows X ± ΔX and Y ± ΔY, while the electrical output of the block for quickly changing filters is connected via a block for determining filter numbers (filter register) with the first input of the multiplexer and the control input of the filter selection block of the electronic computer filter. The first output of the CCD camera through the unit for determining the coordinates of X and Y (coordinate register) is connected to the second input of the multiplexer and through the unit for forming windows X ± ΔX and Y ± ΔY with the control input of the image pickup unit of the electronic computer. The second output of the CCD camera through the threshold block is connected to the control inputs of the filter number determination unit and the X and Y coordinate determination unit. The output of the electronic computer is connected to the control input of the multiplexer, and the output of the input television camera is additionally connected to the input of the coherent optical processor. In addition, the output of the filter number determination unit is additionally connected to a control input of the window forming unit X ± ΔX and Y ± ΔY.
При таком выполнении распознающего устройства когерентно-оптический процессор позволяет мгновенно выявить подозрительные места в текущем изображении и указать электронной вычислительной машине, в каком месте изображения необходимо произвести распознавание и каким алгоритмом (фильтром) из имеющихся в памяти для этого необходимо воспользоваться. Такое указание резко сокращает количество необходимых для распознавания вычислительных операций электронной вычислительной машины и ускоряет процесс распознавания. Введение дополнительной связи между блоком определения номера фильтра и блоком формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY позволяет адаптировать размер изображения (окна), подлежащего обработке электронной вычислительной машиной, с размером подозрительной области, обнаруженной когерентно-оптическим процессором, что также сокращает количество необходимых для распознавания вычислительных операций электронной вычислительной машины и ускоряет процесс распознавания.With such a recognition device, the coherent-optical processor allows you to instantly identify suspicious places in the current image and tell the electronic computer where the image needs to be recognized and which algorithm (filter) you need to use for this purpose in the memory. Such an indication dramatically reduces the number of computational operations required for recognition of an electronic computer and speeds up the recognition process. The introduction of an additional connection between the filter number determining unit and the window forming unit X ± ΔX and Y ± ΔY allows you to adapt the size of the image (window) to be processed by the electronic computer with the size of the suspicious area detected by the coherent optical processor, which also reduces the number of recognition of computing operations of an electronic computer and speeds up the recognition process.
Сказанное поясняется чертежами, где представлено:The aforesaid is illustrated by drawings, where it is represented:
фиг.1 - блок-схема распознающего устройства;figure 1 is a block diagram of a recognition device;
фиг.2 - упрощенная функциональная схема распознающего устройства.figure 2 is a simplified functional diagram of a recognition device.
На блок-схеме распознающего устройства (фиг.1) изображено:The block diagram of a recognition device (figure 1) shows:
1 - входная телевизионная камера, например WAT902H (фирмы WATEC СО. LTD, Япония);1 - input television camera, for example WAT902H (company WATEC CO. LTD, Japan);
2 - электронно-вычислительная машина, например, серии GigaNT модель 2600/121 (фирмы POLARIS, Россия), с видеобуфером VIVO, [Л.3];2 - an electronic computer, for example, the GigaNT model 2600/121 series (POLARIS, Russia), with the VIVO video buffer, [L.3];
3 - видеобуфер электронно-вычислительной машины (SVGA Gigabite ATI Radeon 9200 128 Mb VIVO), [Л.3];3 - video buffer of an electronic computer (SVGA Gigabite ATI Radeon 9200 128 Mb VIVO), [L.3];
4 - блок выборки изображения электронно-вычислительной машины;4 - block image sampling of an electronic computer;
5 - блок памяти признаков объектов (алгоритмов распознавания) электронно-вычислительной машины;5 - a block of memory features of objects (recognition algorithms) of an electronic computer;
6 - блок выборки фильтров (алгоритмов распознавания) электронно-вычислительной машины;6 - block sample filters (recognition algorithms) of an electronic computer;
7 - электронный процессор (конечный классификатор) электронно-вычислительной машины;7 - an electronic processor (final classifier) of an electronic computer;
8 - когерентно-оптический процессор, например, фирмы Литтон Дейта Системз [Л.4];8 - coherent optical processor, for example, the company Lytton Data Systems [L.4];
9 - лазер;9 - laser;
10 - формирователь пучка;10 - beam former;
11 - пространственно-временной модулятор света (ПВМС) с драйвером;11 - space-time light modulator (PVMS) with a driver;
12 - объектив прямого преобразования Фурье;12 - lens direct Fourier transform;
13 - блок быстро сменяющихся фильтров (блок памяти фильтров) когерентно-оптического процессора;13 is a block of rapidly changing filters (filter memory block) of a coherent optical processor;
14 - объектив обратного преобразования Фурье;14 - lens inverse Fourier transform;
15 - ПЗС-камера когерентно-оптического процессора с драйвером, например камера CA-D6-256W MotionVision (фирмы DALSA INC. Канада) с сетевой платой PC-DIG (фирмы Coreco Imaging, Inc., USA);15 - CCD camera of a coherent optical processor with a driver, for example, a CA-D6-256W MotionVision camera (from DALSA INC. Canada) with a PC-DIG network card (from Coreco Imaging, Inc., USA);
16 - пороговый блок;16 - threshold block;
17 - блок определения номера фильтра (регистр фильтров);17 - block determining the filter number (filter register);
18 - блок определения координат Х и Y (регистр координат);18 - block determining the coordinates of X and Y (register of coordinates);
19 - блок формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY;19 is a block forming windows X ± ΔX and Y ± ΔY;
20 - мультиплексор.20 - multiplexer.
Блоки: 9 (лазер), 10 (формирователь пучка), 11 (пространственно-временной модулятор света), 12 (объектив прямого преобразования Фурье), 13 (блок памяти фильтров когерентно-оптического процессора), 14 (объектив обратного преобразования Фурье), 15 (ПЗС-камера) - являются элементами когерентно-оптического процессора 8, например, фирмы Литтон Дейта Системз [Л.4];Blocks: 9 (laser), 10 (beam former), 11 (spatio-temporal light modulator), 12 (direct Fourier transform lens), 13 (filter block of coherent-optical processor filters), 14 (reverse Fourier transform lens), 15 (CCD camera) - are elements of a coherent optical processor 8, for example, the firm Lytton Data Systems [L.4];
блоки: 3 (видеобуфер электронно-вычислительной машины), 4 (блок выборки изображения), 5 (блок памяти признаков объектов), 6 (блок выборки фильтров), 7 (электронный процессор), 16 (пороговый блок), 17 (блок определения номера фильтра), 18 (блок определения координат Х и Y), 19 (блок формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY), 20 (мультиплексор) - являются элементами электронно-вычислительной машины 2 (например, персонального компьютера серии GigaNT модель 2600/121 [Л.3]).blocks: 3 (video buffer of an electronic computer), 4 (image selection block), 5 (object feature memory), 6 (filter selection block), 7 (electronic processor), 16 (threshold block), 17 (number determination block filter), 18 (unit for determining the coordinates of X and Y), 19 (unit for forming windows X ± ΔX and Y ± ΔY), 20 (multiplexer) - are elements of an electronic computer 2 (for example, a personal computer of the GigaNT series model 2600/121 [L.3]).
Распознающее устройство содержит входную телевизионную камеру 1, выход которой электрически соединен с входом видеобуфера 3 электронной вычислительной машины 2 и входом когерентно-оптического процессора 8. Оптический выход когерентно-оптического процессора соединен с входом ПЗС-камеры 15, электрический выход которой соединен с пороговым устройством 16. Выход порогового устройства 16 электрически соединен с управляющими входами блока определения номера фильтра (регистра фильтров) 17 и блока определения координат Х и Y 18. Синхронизирующие выходы ПЗС-камеры 15 (тактовый, строчный и кадровый) соединены с входами блока определения координат Х и Y 18, выход которого соединен с первым входом мультиплексора 20 и входом блока формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY 19. Выход блока формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY 19 соединен с управляющим входом блока выборки изображения 4 электронной вычислительной машины 2. Электрический выход набора быстро сменяющихся фильтров 13 когерентно-оптического процессора 8 соединен с входом блока определения номера фильтра (регистра фильтров) 17, выход которого соединен со вторым входом мультиплексора 20, управляющим входом блока выборки фильтра 6 электронной вычислительной машины 2 и управляющим входом блока формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY 19. Выход видеобуфера 3 электронной вычислительной машины 2 соединен с блоком выборки изображения 4, выход которого соединен с первым входом электронного процессора 7. Выход блока памяти признаков (набора признаков либо алгоритмов распознавания) объектов 5 электронной вычислительной машины 2 соединен с блоком выборки фильтра 6, выход которого соединен со вторым входом электронного процессора 7. Выход процессора 7 соединен с третьим входом мультиплексора 20.The recognition device includes an input television camera 1, the output of which is electrically connected to the input of the video buffer 3 of the electronic computer 2 and the input of the coherent optical processor 8. The optical output of the coherent optical processor is connected to the input of the CCD camera 15, the electrical output of which is connected to the threshold device 16 The output of the threshold device 16 is electrically connected to the control inputs of the filter number determination unit (filter register) 17 and the X and Y coordinate determination unit 18. Synchronizing in the moves of the CCD camera 15 (clock, line and frame) are connected to the inputs of the X and Y 18 coordinate determination unit, the output of which is connected to the first input of the multiplexer 20 and the input of the window forming unit X ± ΔX and Y ± ΔY 19. The output of the window forming unit X ± ΔX and Y ± ΔY 19 is connected to the control input of the image pickup block 4 of the electronic computer 2. The electrical output of the set of rapidly changing filters 13 of the coherent optical processor 8 is connected to the input of the filter number determination unit (filter register) 17, the output of which is connected to the the direct input of the multiplexer 20, the control input of the filter sampling unit 6 of the electronic computer 2 and the control input of the window forming unit X ± ΔX and Y ± ΔY 19. The output of the video buffer 3 of the electronic computer 2 is connected to the image sampling unit 4, the output of which is connected to the first input electronic processor 7. The output of the feature memory block (feature set or recognition algorithm) of objects 5 of the electronic computer 2 is connected to a filter sampling unit 6, the output of which is connected to the second input a processor 7. Processor 7 is connected to output the third input of the multiplexer 20.
Работает устройство следующим образом. Входное изображение с телевизионной камеры 1 поступает в видеобуфер 3 электронно-вычислительной машины 2 и, одновременно, на пространственно-временной модулятор света 11 в когерентно-оптическом процессоре 8. В видеобуфере 3 электронно-вычислительной машины 2 входное изображение задерживается на время его обработки в когерентно-оптическом процессоре 8. Основой когерентно-оптического процессора 8 является когерентный оптический коррелятор, состоящий из оптически последовательно включенных лазера 9, формирователя пучка 10, пространственно-временного модулятора света 11, объектива прямого преобразования Фурье 12, блока быстро сменяющихся фильтров 13 и объектива обратного преобразования Фурье 14, позволяющий мгновенно (со скоростью света) получить корреляционную функцию между входным и эталонным изображениями. В когерентно-оптическом корреляторе сигнал входного изображения, поступающий на пространственно-временной модулятор света (ПВМС) 11, модулирует когерентное излучение лазера 9, расширенного до размеров изображения ПВМС 11 формирователем пучка 10, и преобразуется в спектр объективом прямого преобразования Фурье 12. Полученный спектр изображения перемножается в блоке быстро сменяющихся фильтров 13 со спектрами всех эталонных изображений, имеющихся в банке блока фильтров когерентно-оптического процессора 8 и после преобразования объективом обратного преобразования Фурье 14 формирует на фоточувствительной матрице ПЗС-камеры 15 изображение корреляционного поля (двумерной функции корреляции входного изображения и эталонного, текущего в данный момент в блоке быстро сменяющихся фильтров). Выходное корреляционное поле коррелятора считывается ПЗС-камерой 15 когерентно-оптического процессора 8 и преобразуется в выходной электрический сигнал, поступающий на пороговый блок 16. Блок фильтров 13 когерентно-оптического процессора 8 постоянно выдает на входы блока определения номера фильтра (регистра фильтров) 17 номер (данные) фильтра, обрабатываемого в данный момент процессором 8, а ПЗС-камера 15 (точнее, драйвер ПЗС-камеры 15, считывающей корреляционное поле) выдает на блок определения координат Х и Y 18 номер считываемой строки и считываемого в данный момент пикселя. При превышении заданного порога выходным сигналом, в каком-либо из пикселей, считываемых ПЗС-камерой 15, пороговое устройство 16 выдает команду на блок определения номера фильтра (регистра фильтров) 17 и блок определения координат Х и Y 18. Блок определения номера фильтра 17 запоминает номера фильтров, значение функции корреляции которых в когерентно-оптическом процессоре превысило заданный в пороговом блоке 16 порог обнаружения, и передает их (номера) блоку выборки фильтров 6 электронно-вычислительной машины 2, что позволяет электронно-вычислительной машине 2 выбрать из своей памяти 5 признаки и алгоритм распознавания только того объекта, который был обнаружен корреляционным сравнением в когерентно-оптическом процессоре 8, а не перебирать признаки и алгоритмы распознавания всех распознаваемых объектов. Блок определения координат Х и Y 18 передает запомненные данные в блок формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY 19. В блоке формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY 19 производится смещение координат Х и Y на размер образа обнаруженного объекта ±х и ±y, для чего выход блока определения номера фильтра (регистра фильтров) 17 дополнительно соединен с управляющим входом блока формирования окон Х±ΔХ и Y±ΔY. Выходной сигнал блока формирования окон поступает в блок выборки изображений электронной вычислительной машины, где из полного изображения запомненного видеобуфером 3 вырезаются куски, соответствующие сформированным окнам, которые и поступают на обработку конечным классификатором (процессором) 7 электронной вычислительной машины по признакам и алгоритмам, выбранным блоком выборки фильтра 6 для данной части входного изображения. Электронный процессор (конечный классификатор) 7, принимая решение о наличии искомого объекта во входном телевизионном изображении, выдает команду на мультиплексор 20, позволяя последнему сформировать на выходе распознающего устройства протокол результатов работы, содержащий сведения о координатах распознанного объекта во входном кадре (по данным блока определения координат Х и Y 18) и о том, что за объект был распознан (по данным блока определения номера фильтра 17). Таким образом, наличие в предлагаемом распознающем устройстве когерентно-оптического процессора (коррелятора) позволяет быстро определить, изображение какого конкретно из всех искомых объектов имеется на входном телевизионном кадре и его координаты в этом кадре, а электронной вычислительной машине позволяет производить распознавание (конечную классификацию) по заранее ограниченным признакам в резко ограниченном объеме входной информации (в известном месте входного кадра, ограниченном размером окна ± ΔХ на ± ΔY), что и обеспечивает данному устройству положительный эффект: высокое быстродействие и малую вероятность ложных тревог.The device operates as follows. The input image from the television camera 1 enters the video buffer 3 of the electronic computer 2 and, at the same time, to the space-time light modulator 11 in the coherent optical processor 8. In the video buffer 3 of the electronic computer 2, the input image is delayed while it is processed in the coherent -optical processor 8. The basis of the coherent-optical processor 8 is a coherent optical correlator, consisting of optically sequentially connected laser 9, beam former 10, spatially a belt light modulator 11, a direct Fourier transform lens 12, a fast-changing filter unit 13 and an inverse Fourier transform lens 14, which allows instantly (at the speed of light) to obtain a correlation function between the input and reference images. In the coherent optical correlator, the input image signal supplied to the spatio-temporal light modulator (PVMS) 11 modulates the coherent radiation of the laser 9, expanded to the PVMS 11 image size by the beam shaper 10, and is converted into the spectrum by a direct Fourier transform lens 12. The resulting image spectrum multiplied in the block of rapidly changing filters 13 with the spectra of all reference images available in the bank of the filter block of the coherent optical processor 8 and after conversion by the lens about the Fourier transform 14 forms on the photosensitive matrix of the CCD camera 15 an image of the correlation field (a two-dimensional correlation function of the input image and the reference current currently in the block of rapidly changing filters). The output correlation field of the correlator is read by the CCD camera 15 of the coherent-optical processor 8 and converted into an output electric signal supplied to the threshold unit 16. The filter unit 13 of the coherent-optical processor 8 constantly issues 17 numbers to the inputs of the filter number determination unit (filter register) data) of the filter currently being processed by processor 8, and the CCD camera 15 (more precisely, the driver of the CCD camera 15 that reads the correlation field) issues the number of the read line to the X and Y 18 coordinate determination unit and reads aemogo currently pixel. If the specified threshold is exceeded by the output signal in any of the pixels read by the CCD camera 15, the threshold device 16 issues a command to the filter number determination unit (filter register) 17 and the X and Y coordinate determination unit 18. The filter number determination unit 17 remembers filter numbers, the value of the correlation function of which in the coherent optical processor exceeded the detection threshold specified in the threshold block 16, and transmits them (numbers) to the filter sampling unit 6 of the computing machine 2, which allows electronic computing Yelnia machine 2 to select from its memory 5 signs and recognition algorithm only the object, which was discovered by comparing the correlation in coherent optical processor 8, and not to touch features and algorithms for recognition of objects to be recognized. The unit for determining the coordinates X and Y 18 transfers the stored data to the unit for forming the windows X ± ΔX and Y ± ΔY 19. In the unit for forming the windows X ± ΔX and Y ± ΔY 19, the coordinates X and Y are shifted by the image size of the detected object ± x and ± y, for which the output of the filter number determination unit (filter register) 17 is additionally connected to the control input of the window forming unit X ± ΔX and Y ± ΔY. The output signal of the window forming unit is sent to the image sampling unit of the electronic computer, where the pieces corresponding to the generated windows are cut out from the full image stored by the video buffer 3, and they are processed by the final classifier (processor) 7 of the electronic computer according to the signs and algorithms selected by the sample block filter 6 for a given part of the input image. The electronic processor (final classifier) 7, deciding on the presence of the desired object in the input television image, issues a command to the multiplexer 20, allowing the latter to generate a work results protocol containing information about the coordinates of the recognized object in the input frame at the output of the recognition device (according to the data of the definition block coordinates X and Y 18) and that the object was recognized (according to the unit for determining the filter number 17). Thus, the presence of a coherent optical processor (correlator) in the proposed recognition device allows you to quickly determine which of all the desired objects is on the input television frame and its coordinates in this frame, and the electronic computer allows recognition (final classification) by pre-limited features in a sharply limited amount of input information (in a known place of the input frame, limited by the window size ± ΔX by ± ΔY), which provides yes Nome device positive effect: high performance and low probability of false alarms.
На упрощенной функциональной схеме фиг.2 дополнительно поясняется работа распознающего устройства. Как видно из упрощенной схемы, входной кадр с телевизионной камеры поступает на коррелятор когерентно-оптического процессора, работающий со скоростью порядка 1014 оп./с. Такая производительность коррелятора позволяет за время одного кадра получить корреляционные отклики с тысячами эталонов-фильтров и выявить как наличие цели и ее координаты (в кадре), так и ее образ и размер изображения в кадре. Для этого в полученном с коррелятора сигнале объекта (корреляционном отклике) производится поиск цели (пороговым устройством 16 фиг.1) и определение ее координат (блоком 18 фиг.1). Тип и размер изображения цели в кадре определяется по данным драйвера фильтра в момент обнаружения корреляционного отклика (блоком 17 фиг.1). Электронная вычислительная машина по этим данным и координатам производит отбор фрагмента, в котором обнаружен объект, а также производит подробный анализ фрагмента с учетом образа и масштаба обнаруженного объекта. Если в результате этого анализа конечным классификатором (электронным процессором) принимается решение о наличии объекта, то выдается команда мультиплексору на формирование и выдачу протокола результатов, содержащего данные по распознанному объекту.On a simplified functional diagram of figure 2 further explains the operation of the recognition device. As can be seen from the simplified diagram, the input frame from the television camera enters the correlator of the coherent-optical processor, operating at a speed of about 10 14 op./s. Such correlator performance allows for one frame to receive correlation responses with thousands of filter standards and to reveal both the presence of the target and its coordinates (in the frame), as well as its image and image size in the frame. To do this, in the object signal received from the correlator (correlation response), a target is searched (threshold device 16 of FIG. 1) and its coordinates are determined (block 18 of FIG. 1). The type and size of the target image in the frame is determined by the data of the filter driver at the time of detecting the correlation response (block 17 of figure 1). Based on these data and coordinates, the electronic computer selects the fragment in which the object is detected, and also performs a detailed analysis of the fragment, taking into account the image and scale of the detected object. If, as a result of this analysis, the final classifier (electronic processor) makes a decision about the presence of an object, then a command is issued to the multiplexer to generate and issue a results protocol containing data on the recognized object.
Процесс распознавания или определения аутентичности подозрительного изображения можно описать следующим образом:The process of recognizing or determining the authenticity of a suspicious image can be described as follows:
1. С помощью входной телекамеры (либо сканера, тепловизора, локатора) получаем подозрительный сигнал или изображение.1. Using the input camera (or scanner, thermal imager, locator) we get a suspicious signal or image.
2. Если изображение не оцифровано, оцифровываем.2. If the image is not digitized, digitize.
3. Запоминаем изображение (сигнал) в памяти электронной вычислительной машины (персонального компьютера).3. We remember the image (signal) in the memory of an electronic computer (personal computer).
4. С помощью голографического коррелятора когерентно-оптического процессора получаем двумерное корреляционное поле (отклик) данного изображения с каждым из голографических фильтров-эталонов, имеющихся в банке фильтров голографического коррелятора.4. Using the holographic correlator of the coherent optical processor, we obtain a two-dimensional correlation field (response) of this image with each of the holographic filter standards available in the filter bank of the holographic correlator.
5. С помощью ПЗС-камеры когерентно-оптического процессора преобразуем каждое корреляционное поле (отклик) данного изображения с каждым из голографических фильтров-эталонов, имеющихся в банке фильтров голографического коррелятора, в электрический сигнал телевизионного типа (строчно-кадровой структуры).5. Using a CCD camera of a coherent optical processor, we convert each correlation field (response) of this image with each of the holographic filter standards available in the filter bank of the holographic correlator into an electric signal of a television type (line-frame structure).
6. Если изображение не оцифровано, оцифровываем.6. If the image is not digitized, digitize.
7. Сравниваем сигнал каждого корреляционного поля с заранее выбранным по критерию ложных тревог порогом.7. Compare the signal of each correlation field with a threshold preselected by the criterion of false alarms.
8. В случае наличия в корреляционном поле отклика, превышающего порог, определяем:8. If there is a response in the correlation field that exceeds a threshold, we determine:
- Какому фильтру в банке фильтров голографического коррелятора принадлежит данный корреляционный отклик.- Which filter in the filter bank of the holographic correlator belongs to this correlation response.
- Координаты пика корреляционного отклика, превышающего порог в корреляционном поле.- Coordinates of the peak of the correlation response exceeding the threshold in the correlation field.
9. По фильтру определяем:9. The filter determines:
- Алгоритм (фильтр) для дальнейшей обработки сигнала электронной вычислительной машиной (персональным компьютером).- Algorithm (filter) for further processing of the signal by an electronic computer (personal computer).
- Размер области изображения, подлежащей дальнейшей обработке.- The size of the image area to be further processed.
10. По координатам пика корреляционного отклика, превышающего порог в корреляционном поле, определяем:10. According to the coordinates of the peak of the correlation response that exceeds the threshold in the correlation field, we determine:
- Координаты области изображения, подлежащей дальнейшей обработке.- The coordinates of the image area to be further processed.
11. Из запомненного в памяти электронной вычислительной машины (персонального компьютера) изображения (сигнала) выделяем фрагмент, размер которого определен по фильтру, а положение по координатам пика корреляционного отклика.11. From the image (signal) stored in the memory of the electronic computer (personal computer), we select a fragment whose size is determined by the filter and the position by the coordinates of the peak of the correlation response.
12. Выделенный фрагмент изображения обрабатываем в электронной вычислительной машине (персональном компьютере) определенным ранее алгоритмом (фильтром) для конечного классификатора (процессора), например при кодировании изображения алгоритмом, описанным в прототипе [Л.2]:12. The selected image fragment is processed in an electronic computer (personal computer) with the previously defined algorithm (filter) for the final classifier (processor), for example, when encoding the image using the algorithm described in the prototype [L.2]:
- Вычитаем выделенный подозрительный сигнал из оригинала, получив сигнал разности.- Subtract the selected suspicious signal from the original, receiving a difference signal.
- Последовательно получаем корреляции сигнала разности и всех наших случайных сигналов, сгенерированных и записанных в изображение до его распространения.- Consistently we receive correlations of a difference signal and all our random signals generated and recorded in the image before its distribution.
- Находим уровни нуля и единицы с помощью последовательности 0101 в первых четырех битах идентификационного слова. Среднее первой и третьей корреляций будет уровнем 0, а среднее второй и четвертой - уровнем единицы.- Find the levels of zero and one using the sequence 0101 in the first four bits of the identification word. The mean of the first and third correlations will be level 0, and the mean of the second and fourth will be the unit level.
- Каждому результату корреляции ставим в соответствие 0 или 1, используя найденные уровни нуля и единицы.- We assign to each correlation result 0 or 1, using the found zero and one levels.
- Сравним результат с идентификационным номером.- Compare the result with the identification number.
- Отправим письмо с требованием компенсации.- We will send a letter demanding compensation.
Литература:Literature:
1. Патент США, МКИ G 06 K 9/74; НКИ 3 56/71; №5061063 от 29 октября 1991 г. - аналог.1. US patent, MKI G 06 K 9/74; NCI 3 56/71; No. 5061063 of October 29, 1991 - an analogue.
2. Патент США, МКИ Н 04 К 001/00; НКИ 382/100; 380/252; №6519352 от 11 февраля 2003 г. - прототип.2. US patent, MKI N 04 K 001/00; NKI 382/100; 380/252; No. 6519352 of February 11, 2003 - a prototype.
3. www.polaris.ru3. www.polaris.ru
4. Aviation Week & Space Technology, 12/X 1998, p.50, 51.4. Aviation Week & Space Technology, 12 / X 1998, p.50, 51.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004110975/09A RU2266565C1 (en) | 2004-04-13 | 2004-04-13 | Recognizing device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004110975/09A RU2266565C1 (en) | 2004-04-13 | 2004-04-13 | Recognizing device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2004110975A RU2004110975A (en) | 2005-10-10 |
| RU2266565C1 true RU2266565C1 (en) | 2005-12-20 |
Family
ID=35850835
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004110975/09A RU2266565C1 (en) | 2004-04-13 | 2004-04-13 | Recognizing device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2266565C1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2458397C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-10 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of searching for and recognising objects on digital images |
| RU2504004C2 (en) * | 2009-03-17 | 2014-01-10 | Тенсент Текнолоджи (Шэньчжэнь) Компани Лимитед | Method and apparatus for performing user video authentication |
| RU2644513C1 (en) * | 2017-02-27 | 2018-02-12 | Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС" | Method of detecting holographic elements in video stream |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1674153A1 (en) * | 1989-01-12 | 1991-08-30 | Самарский Политехнический Институт Им.В.В.Куйбышева | Device for graphic representation recognition |
| WO2002031753A1 (en) * | 2000-10-10 | 2002-04-18 | Cetin, Ahmet, Enis | Character entry apparatus based on character recognition in the video signal |
| US6519352B2 (en) * | 1994-10-21 | 2003-02-11 | Digimarc Corporation | Encoding and decoding in accordance with steganographically-conveyed data |
-
2004
- 2004-04-13 RU RU2004110975/09A patent/RU2266565C1/en active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1674153A1 (en) * | 1989-01-12 | 1991-08-30 | Самарский Политехнический Институт Им.В.В.Куйбышева | Device for graphic representation recognition |
| US6519352B2 (en) * | 1994-10-21 | 2003-02-11 | Digimarc Corporation | Encoding and decoding in accordance with steganographically-conveyed data |
| WO2002031753A1 (en) * | 2000-10-10 | 2002-04-18 | Cetin, Ahmet, Enis | Character entry apparatus based on character recognition in the video signal |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2504004C2 (en) * | 2009-03-17 | 2014-01-10 | Тенсент Текнолоджи (Шэньчжэнь) Компани Лимитед | Method and apparatus for performing user video authentication |
| RU2458397C1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-08-10 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Method of searching for and recognising objects on digital images |
| RU2644513C1 (en) * | 2017-02-27 | 2018-02-12 | Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ЭНДЖИНС СЕРВИС" | Method of detecting holographic elements in video stream |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2004110975A (en) | 2005-10-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9569695B2 (en) | Adaptive search window control for visual search | |
| US7627147B2 (en) | Method and apparatus for obtaining iris biometric information from a moving subject | |
| EP1973060A2 (en) | Object image detection method and object image detection device | |
| US20130163822A1 (en) | Airborne Image Capture and Recognition System | |
| US20130170711A1 (en) | Edge detection image capture and recognition system | |
| MX2014006552A (en) | Hologram processing method and system. | |
| US9392196B2 (en) | Object detection and tracking with reduced error due to background illumination | |
| US20160379038A1 (en) | Valid finger area and quality estimation for fingerprint imaging | |
| JP2010103980A (en) | Image processing method, image processing apparatus, and system | |
| US8923552B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
| KR100347058B1 (en) | Method for photographing and recognizing a face | |
| KR20120111153A (en) | Pre- processing method and apparatus for license plate recognition | |
| US6766054B1 (en) | Segmentation of an object from a background in digital photography | |
| Elharrouss et al. | PDC-ViT: Source camera identification using pixel difference convolution and vision transformer | |
| RU2266565C1 (en) | Recognizing device | |
| US20220036114A1 (en) | Edge detection image capture and recognition system | |
| KR20220107494A (en) | Drone detection system based on deep learning using SWIR camera | |
| KR101509593B1 (en) | Image classification method and apparatus for preset tour camera | |
| KR101170676B1 (en) | Face searching system and method based on face recognition | |
| CN114494359A (en) | Small sample moving object detection method based on abnormal optical flow | |
| JP2001512264A (en) | Post-processing system for optical correlator | |
| KR100316784B1 (en) | Device and method for sensing object using hierarchical neural network | |
| Goudail et al. | Optimal and suboptimal detection of a target with random grey levels imbedded in non-overlapping noise | |
| Pratama et al. | Material Segmentation Using 1-D Convolutional Neural Network With Transient Histogram | |
| KR20180125278A (en) | Apparatus and method for detecting pedestrian |