Научная статья на тему 'Предварительная обработка изображения для распознавания пола и возраста человека'

Предварительная обработка изображения для распознавания пола и возраста человека Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
93
14
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
РЕКЛАМА / ADVERTISING / ГЕНДЕРНЫЙ ПРИЗНАК / GENDER FEATURE / МЕТОД ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ / SUPPORT VECTOR MACHINE

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Лаптева М. А., Болдырев К. М.

Рассмотрена разработка системы, различающей людей на изображениях по гендерному признаку (разбиение на два класса: «мужчины» и «женщины»), которая основана на специализированном аппаратном и программном обеспечении. Использование данной системы в сфере рекламы позволит адаптировать коммерческие предложения для человека.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

IMAGE PREPROCESSING FOR RECOGNIZING A PERSON GENDER AND AGE

The research is devoted to the development of the system for people discriminating on the pictures by gender feature (splits into two classes: "men" and "women"), which is based on a dedicated hardware and software. The usage of this system in the field of advertising will allow to adapt the commercial offers for the individual.

Текст научной работы на тему «Предварительная обработка изображения для распознавания пола и возраста человека»

Решетневскуе чтения. 2013

Определяют все возможные варианты разбиения фрагментов изображения, предположительно являющихся строками текста, на фрагменты, предположительно относящиеся к изображениям отдельных слов, по надежно распознанным пробелам.

После проведения указанных выше операций, найденные рукописные слова можно распознать с наибольшей точностью.

Библиографические ссылки

1. Лазарев Д. С. Сегментация рукописных строк в системах обработки текстовых документов // Молодежь и современные информационные технологии : сб. материалов Всерос. науч. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск, 2012. С. 714.

2. Способ распознавания текстовой информации из графического файла с использованием словарей и

дополнительных данных [Электронный ресурс]. URL: http://www.findpatent.ru/patent/229/2295154.html (дата обращения: 09.09.2013).

References

1. Lazarev D. S. Segmentacija rukopisnyh strok v sistemah obrabotki tekstovyh dokumentov [Tekst] / D.S. Lazarev // Molodezh' i sovremennye informacionnye tehnologii : sb. materialov vserossijskoj nauchnoj konferencii studentov, aspirantov i molodyh uchenyh Tomsk, 2012, str. 714.

2. Sposob raspoznavanija tekstovoj informacii iz graficheskogo fajla s ispol'zovaniem slovarej i dopolnitel'nyh dannyh [Jelektronnyj resurs]. URL: http://www.findpatent.ru/patent/229/2295154.html. Zagl. s jekrana. (data obrashhenija: 09.09.2013).

© Лазарев Д. С., Ненашева А. А. 2013

УДК 004.93

ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ПОЛА

И ВОЗРАСТА ЧЕЛОВЕКА

М. А. Лаптева, К. М. Болдырев

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Россия, 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 Е-mail: maria_007.ru@mail.ru

Рассмотрена разработка системы, различающей людей на изображениях по гендерному признаку (разбиение на два класса: «мужчины» и «женщины»), которая основана на специализированном аппаратном и программном обеспечении. Использование данной системы в сфере рекламы позволит адаптировать коммерческие предложения для человека.

Ключевые слова: реклама, гендерный признак, метод опорных векторов.

IMAGE PREPROCESSING FOR RECOGNIZING A PERSON GENDER AND AGE

M. A. Lapteva, K. M. Boldyrev

Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev 31, "Krasnoyarsky Rabochy" Av., Krasnoyarsk, 660014, Russia. E-mail: maria_007.ru@mail.ru

The research is devoted to the development of the system for people discriminating on the pictures by gender feature (splits into two classes: "men" and "women"), which is based on a dedicated hardware and software. The usage of this system in the field of advertising will allow to adapt the commercial offers for the individual.

Keywords: advertising, gender feature, support vector machine.

Успех любого бизнеса во многом зависит от рекламы. Реклама - двигатель торговли. Применение систем распознавания пола и возраста человека по изображению позволяет увеличить эффективность рекламы, транслируя информацию, направленную на определенный круг лиц [1]. Подобные системы находят широкое применение в различных областях: робототехнике, интерфейсах взаимодействия «человек-компьютер», системах сбора и оценки демографиче-

ских показателей, видеонаблюдении, системах интеллектуального представления информации с цифровых носителей и многих других.

Задача распознавания пола на сегодняшний день менее изучена. Существуют подходы, основанные на нейронных сетях, на комбинации вейвлетов Га-бора и метода главных компонент, на анализе независимых компонент и линейном дискриминантном анализе.

Программные редктва и информационные технологии

Предварительная обработка изображения для определения пола и возраста человека заключается в нахождении лица и его характерных черт (глаза, нос, рот) [3]. Для генерации признаков используется генетический алгоритм и классификатор на базе метода опорных векторов. С помощью метода опорных векторов можно построить классификатор, минимизирующий верхнюю оценку ожидаемой ошибки классификации.

Применение метода опорных векторов к задаче обнаружения лица заключается в поиске гиперплоскости в признаковом пространстве, отделяющей класс изображений лиц от изображений не лиц.

Классификатор строится на базе адаптивных признаков и метода опорных векторов [2]. Данный алгоритм включает в себя следующие шаги: преобразование цветового пространства, масштабирование, вычисление набора адаптивных признаков, классификацию методом опорных векторов с применением ядерного преобразования.

В качестве входных данных выступает изображение, которое загружается с компьютера через диалоговое окно, после чего на выходе получаются бинарное изображение, гистограммы, необходимые для определения координат характерных черт лица, изображение с выделенной областью глаз, областью носа и рта. На основе анализа основных признаков выделенных черт система делает вывод о половой принадлежности и возрасте человека.

В результате система начинает показывать рекламные материалы в соответствии с полом и возрастом человека, что позволяет повысить эффективность продаж и прибыльность компании, а также проводить рекламные акции для определенной категории людей и избавить посетителей от ненужной им рекламы.

Интерфейс и основные функции программного продукта разрабатываются в среде быстрой разработки приложений RAD Delphi. Такая система распознавания пола и возраста человека акцентирует внимание на клиентах для улучшения качества обслуживания и повышения прибыли компании.

Библиографические ссылки

1. Никонов В. Распознавание возраста по фотографии [Электронный ресурс]. URL: http://log-in.ru/articles/raspoznavanie-vozrasta-po-fotografii/ (дата обращения: 12.09.2013).

2. Потапов А. С. Распознавание образов и машинное восприятие: общий подход на основе принципа минимальной длины описания : монография / СПб. : Политехника, 2007. 205 c.

3. Шмаглит Л. А., Голубев М. Н., Приоров А. Л. Сравнительный анализ алгоритмов выделения лиц на изображениях при наличии нормального шума // Нейрокомпьютеры и их применение : тез. докл. IX Все-рос. науч. конф. М., 2011. С. 37.

References

1. Nikonov V. Raspoznavanie vozrasta po fotografii [Jelektronnyj resurs]. URL: http://log-in.ru/articles/raspoznavanie-vozrasta-po-fotografii/ (data obrashhenija: 12.09.2013).

2. Potapov A. S. Raspoznavanie obrazov i mashinnoe vosprijatie: obshhij podhod na osnove principa minimal'noj dliny opisanija : monografija / SPb.: Politehnika, 2007. 205 c.

3. Shmaglit L. A., Golubev M. N., Priorov A. L. Sravnitel'nyj analiz algoritmov vydelenija lic na izobrazhenijah pri nalichii normal'nogo shuma // Tez. dokl. IX vseros. nauch. konf. «Nejrokomp'jutery i ih primenenie». M., 2011. S. 37.

© Лаптева М. А., Болдырев К. М., 2013

УДК 81'32

НЕКОТОРЫЕ ПРИНЦИПЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ГЕНЕРАЦИИ СТЕГАНОГРАФИЧЕСКИХ ШИФРОВ В ФОРМЕ ОСМЫСЛЕННОГО ТЕКСТА ПРЕДОПРЕДЕЛЕННОЙ ТЕМАТИКИ

Д. В. Личаргин, М. М. Кучеров

Сибирский федеральный университет Россия, 660074, Красноярск, ул. Киренского, 28

Рассматриваются некоторые принципы семантической трансформации кодируемого текста в осмысленный текст на основе представления высказываний в виде функций над многомерным метрическим пространством единиц языка. Предлагается принцип выбора подмножества проекций кодируемого текста на текст стеганографического контейнера для сохранения естественной для используемых слов частотности в целях обеспечения криптографической стойкости к использованию метода больших уклонений. Предложенный подход может позволить улучшить криптостойкость кодирования в контейнерах текста на естественном языке.

Ключевые слова: криптография, криптостойкость, компьютерная лингвистика, порождение естественного языка.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.