CC BY
14
УДК681.142.2; 622.02.658.284; 621.325 Доц. Д.Д. Пелешко, канд. техн. наук;
acnip. Ю.€. 1ванов; ст викл. Н.О. Кустра, канд. техн. наук;
студ. Ю.П. Пелех - НУ "Львiвcькa nолiтехнiкa"
ВИЗНАЧЕННЯ КУТ1В ПЕРЕДНЬОПЛАНОВИХ ОБ'СКТЮ У В1ДЕОПОСЛ1ДОВНОСТЯХ НА ОСНОВ1 ДЕТЕКТОРА ХАР1СА
Виявлення особливих точок (points of interest) передньопланових об'екпв у кадрах вщеопотоку е одним i3 вирiшальних крокiв для таких застосувань, як розтзна-вання, трекiнг (побудова i вiдстежування траекторiй) об'ектiв, комп'ютерний 3ip, на-вiгацiя роботiв тощо. До основних вимог, якi ставляться до сучасних детекторiв ку-тсв об'ектiв, належать: висока вiдтворюванiсть результат (стабiльнiсть), стiйкiсть до шумiв, ефектившсть використання обчислювальних ресурсiв.
Вступ. Для детектування руху у цш систем! використовуеться алгоритм, який описано в [1]. Алгоритм базуеться на метод1 сум1ш1 нормальних розподшв. Програмна система приймае вщеопотж, анал1зуе кожен тксел кадру на належтсть передньому чи задньому плану i таким чином вщстежуе рух у вщеорядь 1шщал1защя модел1 вщбуваеться тод1, коли програмна система отри-муе перший кадр вщеоряду. На цьому еташ встановлюються розм1ри бшарно! маски, яка складаеться з передньопланових (бш) та фонових (чорш) шксел1в.
З метою пришвидшення роботи детектора вщбуваеться зменшення роз-м1ру кожного кадру вщеопотоку шляхом вилучення кожного другого рядка точок, а з решти рядюв вилучаеться кожна друга точка. Таким чином, зменшу-ючи оброблюваний кадр учетверо досягаеться ютотна економ1я обчислювальних ресурс1в. Водночас, попршуеться яюсть дослщжуваного зображення.
Для усунення шуму камери результуюча маска пщдаеться фшьтраци. Для цього у програмнш систем1 використовуеться мед1анний фшьтр. За допо-могою цього фшьтру числовий ряд згладжуеться шляхом присвоювання кожного елементу ряду середнього значення його околу. При цьому для кожного члена ряду видшяеться певний оюл, який мютить непарну кшьюсть члешв, включно 1з оцшюваним елементом. Надал1 видшений пщряд сортуеться за зростанням. Значення, яке знаходиться посередиш, буде шуканим. Осюльки результуюча маска е бшарною, тобто значення И шксел1в приймають значення 0 або 255, i е матрицею, а не масивом, то алгоритм видозмшюеться. Для кож-но! точки зображення вид1ляеться оюл, який складаеться з 9 точок. Для цього околу шдраховуеться кшьюсть чорних точок. Якщо ця кшьюсть перевищуе 5, то ощнювана точка належить фону, шакше передньому плану.
1. Реалiзацiя алгоритму детектування ку^в об'екпв переднього плану. З-посеред ус1х юнуючих детектор1в точкових особливостей зображень, детектор Харюа [2] мае визначальний параметр - яюсть послщовного вщсте-жування. Для кожного шксела зображення обчислюеться значення особливо! функци вщклику кута, i оцшюеться стушнь схожост околу точки на кут.
Змша штенсивносп може бути подана у вигляд1 функци град1ента зображення. Для будь-якого зсуву (и, v) шксела вщносно його попереднього поло-ження можна виразити штенсившсть як:
КАх у) = Е
1 V
эй + эи
и---+ V--
дх ду
(1)
у
дЬ
де: —- = ¡1 ® (-1,0,1) - градiент у разi зсуву щксела у горизонтальному поло-
дх
д1' т
женнi, —- = ¡1 ®(-1,0,1) - градiент у разi зсуву шксела у вертикальному поду
ложенщ.
Рiвняння (1) можна також записати у виглядг
vu,v(x, у) wi
' ди ди
и--+ V— м?г
V
дх ду
У г
С 2 2 Л
и 2— + 2uv---+ V2 —
V дх дх ду ду у
(2)
=Аи 2 + 2Сиг + Bv2
Тут шдекс 1 визначае координати центру локального вiкна;
w ■■
/0.04 0.12 0.04л 0.12 0.36 0.12 V0.04 0.12 0.04у
- матриця Гауса розмiром 3x3, а коефiцiенти А, В, С
2
д^ дх
1 w; В
'¿¡л2
vдУ у
С
гд1' д1л
г
V ууЛ ду у
визначаються так А =
V дх у
де ® - оператор згортки.
Запис цього ж рiвняння у матричнш формi мае вигляд
и
w.
Vu,v(x, у) = Аи2 + 2Сш + Bv2 = [и у\М
V
(3)
де М =
АС С В
З рiвняння (3) видно, що матриця М мютить усi диференцiйнi операто-ри, що описують геометрiю об'екта переднього плану зображення. Розглянемо три позицй локального вжна.
1. Якщо локальне вшно розташоване повтстю всередит передньопланово-го об'екта, або повтстю належить задньому плану, то змши штенсивнос-т тксел1в локального вшна будуть вщносно незначними, \ обидва влас-них значення матрищ М будуть невеликими;
2. Якщо частина локального в1кна належить об'екту \ задньому плану, одне з власних значень матрищ М буде набагато бшьшим вщ шшого (Х1>>Х2);
3. Якщо у локальному вшт знаходиться кут об'екта переднього плану, обидва власних значення матрищ М будуть пор1вняно великими.
Як видно з рис. 1, власш значення матрищ М можуть належати однш iз чотирьох швплощин.
322
Збiрник науково-технiчних праць
Л2
Грлшщя об'гкту /
1 фону 0,2 » л1) /
Кут об'гкту
Середина X. Грпшщя об'екту
обЧкту або фону
(/.!:□, 12-0) 1 фону (Х1»Х2)
Рис. 1. Положення власних значень матриц М
Щоб визначити надежнють шксела границ чи куту об'екта, необхщно проаналiзувати величину С(х, у), яка визначаеться з такого рiвняння:
С(х, у) = ёе^М) - к-Ц-2(М),
(4)
де: ёе1;(М) = Х1Х2 = А-В - С - визначник матрищ М; И(М) = + Х2 = А + В -слiд матрищ М; Х1, Х2 - власш значення матрицi М; к - параметр, який визначае чутливють методу (к е [0,05; 0,2]).
Значення С (х, у) е додатним в област зображення, що мютить кут або окремий вщ об'екта шксел, або вiд'емним в обласп, що мiстить межу i приймае невелике за модулем значення для уЫх iнших областей.
На рис. 2, 3 наведено кривi залежност вiд Х2, якщо к = 0.2 та к = 0.05. Як свщчить досвщ, значення к вщ 0.04 до 0.06 дають найкращi результати. Ос-кiльки значення С (х, у) додатне як в обласл, що мютить кут, так i в област^ що мiстить окремий шксел, тому необхщно ввести деяке "порогове значення". Це порогове значення мае бути достатньо великим, щоб уникнути детектуван-ня вiдокремлених пiкселiв (шуму). З рис. 2, 3 видно, що вщокремлеш вщ об'екта шксели мають менше значення С (х, у). Ь'
Детектування кут1в у програмнiй системi вщбуваеться за таким алгоритмом:
• КРОК 1. Для кожного тксела (x, y) обчислити автокорелящйну матрицю М:
' A C C B
M =
• КРОК 2. Побудувати "матрицю кутових значень", обчисливши С (x, y) за формулою (4) для кожного тксела (x, y);
• КРОК 3. Вибрати порогове значення Т i задати ус значення С (x, y), яю е нижчими вщ порогового нульовими;
• КРОК 4. Знайти локальт максимуми.
Висновки. Результат роботи розроблено! программ наведено на рис. 4.
Рис. 4. Приклад програмно'1 реалЬаци алгоритму
Розроблена програмна система дае змогу виявляти рухомi об'екти у вь деоряд^ виявляти кути видшених передньопланових об'екпв, а також мае ши-рокi функци налаштування детектора руху.
Л1тература
1. Пелешко Д.Д. Розроблення програмно'1 системи детектування руху у вщео потощ / Д. Пелешко, Ю. 1ванов, А. Клювак, Р. Марцишин // Техшчш вютт - Льв1в, 2009/1(29), 2009, 2(30). - С. 123-131.
2. Harris C. A Combined Corner and Edge Detector / C. Harris and M. Stephens // Proc. Al-vey Vision Conf. - Univ. Manchester, 1988. - PP. 147-151.
3. Машталир В.П. Точечно-множественные методы обработки изображений / В.П. Машталир. - Харьков : Изд-во "Бизнес-Информ", 2001. - 198 с.
4. Письменный Г.В. Системы технического зрения в робототехнике / Г.В. Письменный, Б.Б. Михайлов, А.Ю. Корнеев. - М. : Изд-во "Машиностроение", 1991. - 88 с.
Пелешко Д.Д., Иванов Ю.€., Кустра Н.О., Пелех Ю.П. Определение углов переднеплановых объектов в видеопоследовательностях на основе детектора Хариса
Выявление особенных точек (points of interest) переднеплановых объектов в кадрах видеопотока является одним из решающих шагов для таких приложений, как распознавание, трекинг (построение и отслеживание траекторий) объектов, компьютерное зрение, навигация роботов и тому подобное. К основным требованиям, которые относятся к современным детекторам углов объектов, относятся: высокая воспроизводимость результатов (стабильность), стойкость к шумам, эффективность использования вычислительных ресурсов.
Peleshko D.D., Ivanov Yu.Ye., Kustra N.O., Peleh Yu.P. Angles definition of foreground objects in video sequences based Harris corner detector
324
Збiрник науково-техшчних праць
The points of interest detection is a key step in such application as: object recognition, path tracking, computer vision, robot navigation etc.The requirements which desirable for a corner detectors are: high repeatability rate (good stability), robustness to noise, efficiency of using computing resources._
УДК 681.3.06 Доц. А.П. Матковский, канд. техн. наук;
доц. О.А. Немкова, канд. физ.-мат. наук -Львовский ГИНТУ им. Вячеслава Чорновола
ЗАЩИТА ДАННЫХ В ОФИСНОМ ПАКЕТЕ MICROSOFT OFFICE 2007 ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ WINDOWS XP
Рассмотрен вопрос программной защиты компьютерной информации, в том числе документов офисного пакета Windows XP. Приведены как общие методы защиты данных OC Windows XP, так и специфические, которые отвечают различным офисным приложениям. Обращается внимание на возможность "взлома" защиты.
Ключевые слова: защита данных, параметры безопасности, технологии безопасности, пароль, Microsoft Office 2007.
В настоящее время бурного развития информационных систем, технологий и коммуникаций особо острой является необходимость защиты информации. Очевидна актуальность вопросов с повышения уровня информационной безопасности документов офисных приложений на сегодня и в ближайшем будущем. В литературе (в большинстве англо- и русскоязычной) изучаются проблемы информационной безопасности компьютерных сетей, баз данных, разных типов электронных документов. В работе [1] рассматривалась защита данных офисного пакета Windows XP 2003.
Данная работа посвящена вопросам защиты и взлома информации в наиболее популярном на сегодняшний день офисном пакете Microsoft Office 2007 операционной системы Windows XP. Приведены некоторые рекомендации по защите документов.
Параметры безопасности Office. При настройке параметров безопасности Office 2007 с помощью программы Office Customization Tool есть возможности:
1. добавить цифровые сертификаты к списку надежных издателей;
2. задать пути к папкам - надежным источникам;
3. определить параметры надежных источников при запуске приложений Visual Basic;
4. установить параметры инициализации небезопасных элементов управления ActiveX.
Технологии обеспечения безопасности. Существует большое количество технологий для обеспечения безопасности документов Microsoft Office 2007, коротко охарактеризуем основные из них [2, с. 1].
1. Internet Protocol Security (IPSec) - протокол защиты сетевого трафика на IP-уровне.
IPSec - это метод шифрования, который используется во время передачи данных по сети. Защита IPSec заканчивается в тот момент, когда информация достигает места назначения.
