CC BY
0УДК 004.932.2
Попов В.Г.
магистрант 2 курса кафедры систем автоматизированной поддержки принятия решений Тамбовский государственный технический университет
(г. Тамбов, Россия)
ПОДБОР ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ АЛГОРИТМА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ХАФА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КРУГЛЫХ ПЕЧАТЕЙ НА РЕЦЕПТУРНЫХ БЛАНКАХ МЕТОДОМ ГЛАВНОГО КРИТЕРИЯ
Аннотация: в работе проведен подбор оптимальных параметров для алгоритма преобразования Хафа в задаче распознавания круглых печатей распознавания круглых печатей на рецептурных бланках методом главного критерия.
Ключевые слова: распознавание образов, графические примитивы, компьютерное зрение, алгоритмический анализ, метод главного критерия.
В современной фармацевтической отрасли существует подотрасль рецептурных аптек. Данные аптеки осуществляют отпуск сильнодействующих лекарственных средств по строгим рецептам. При этом по разным причинам, не редки случаи оборота некорректных рецептурных бланков (с отсутствующими печатями врачей, штампами организаций, или печатями для рецептов), в случае отпуска лекарственного средства по таким рецептам фармацевтам грозит административное или уголовное наказание, а в случае выявления фармацевтом, пациенту, будет необходимо повторно посетить врача и переписать рецепт. Для системы автоматического выявления некорректных рецептов требуется подсистема распознавания графических примитивов. Для распознавания круглых печатей был выбран метод преобразования Хафа. Для
наиболее эффективной работы преобразования Хафа требуется подбор двух основных параметров:
k - нижний порог фильтра Кэнни, необходим для настройки детектора границ, чем ниже, тем более тусклые объекты будут распознаны как границ. [1] j — порог аккумулятора преобразования Хафа, чем меньше данный порог, тем большее количество окружностей будет обнаружено, в том числе и ложных. [1]
Для данной задачи были выделены критерии важные для системы распознавания:
TP - true positive, процент распознанных круглых печатей, FP - false positive, процент частей изображения, распознанных как круглые печати, но не являющихся ими.
Для оптимизации был выбран метод главного критерия. В котором выбирается один критерий, остальные рассматриваются как ограничения[2], в данной задаче критерий FP - превращается в ограничение:
FP < 0.3(30 )
%
Пространство варьируемых переменных было ограничено эмпирическим
путем:
к = [40,70] j = [50,110]
Для получения данных был проведен эксперимент с 200 рецептурными бланками, на которых стояло 436 круглых печатей:
Таблица 1 — кол-во распознанных печатей в зависимости от значений параметров:
k\j 50 60 70 80 90 100 110
40 415 389 382 365 342 328 290
50 405 376 357 322 307 292 273
60 393 365 346 312 298 283 265
70 362 336 318 287 274 260 244
Таблица 2 — кол-во распознанных печатей в % от общего количества печатей:
k\j 50 60 70 80 90 100 110
40 95,18 89,22 87,61 83,72 78,44 75,23 66,51
50 92,89 86,24 81,88 73,85 70,41 66,97 62,61
60 90,14 83,72 79,36 71,56 68,35 64,91 60,78
70 83,03 77,06 72,94 65,83 62,84 59,63 55,96
Таблица 3 — кол-во распознанных ложных печатей:
k\j 50 60 70 80 90 100 110
40 1231 726 253 97 70 34 17
50 739 436 152 87 63 31 15
60 532 314 109 63 45 22 11
70 383 226 78 45 32 16 8
Таблица 4 — кол-во распознанных ложных печатей в % от общего количества:
k\j 50 60 70 80 90 100 110
40 282,34 166,51 58,03 22,25 16,06 7,8 3,9
50 169,5 100 34,86 19,95 14,45 7,11 3,44
60 122,02 72,02 25 14,45 10,32 5,05 2,52
70 87,84 51,83 17,89 10,32 7,34 3,67 1,83
При оптимизации полученных данных лучшим результатом оказались k=40,j=70, со значениями критериев TP% = 83,72%, БР% = 22.25.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Литовка, Ю. В. Системы поддержки принятия решений [Электронный ресурс] : учебное пособие / Ю. В. Литовка, Д.С.Соловьев, А.Д.Обухов -Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2022. - 80 с. 1;
2. Документация OpenCV [Электронный ресурс]. URL: https://docs.opencv.org
Popov V.G.
Tambov State Technical University (Tambov, Russia)
SELECTION OF OPTIMAL ALGORITHM PARAMETERS HOUGH TRANSFORMATIONS FOR RECOGNITION ROUND SEALS ON
PRESCRIPTION FORMS BY METHOD OF MAIN CRITERION
Abstract: the paper selects the optimal parameters for the Hough transform algorithm in the problem of recognizing round seals recognizing round seals on prescription forms by the main criterion method.
Keywords: pattern recognition, graphic primitives, computer vision, algorithmic analysis, main criterion method.
