Sifətlərin tanınması

Etalonların müqayisəsi metodu. Etalonların müqayisəsində (Template Matching) təsvirdə sifət hissələri qeyd olunur və bu hissələr iki müxtəlif təsvir üçün müqayisə olunur(şəkil 5). Hissələrin üst-üstə düşməsi təsvirin tanınma ölçüsünü artırır. Sahələrin müqayisəsi üçün sadə alqoritmdən –popiksel müqayisədən istifadə olunur. Metodun çatışmayan cəhəti ondan ibarətdir ki, təsvirin sahələrinin saxlanması üçün çoxlu resurslar tələb olunur və təsvirlər ciddi şəraitdə çəkilməlidir. Şəkil çəkilən zaman rakursun dəyişilməsinə, işıqlanmasına, emosional ifadəyə icazə verilmir.

Optik yığım metodu. Optik yığım metodundan hərəkətin analizi üçün istifadə edirlər. 2 və ya daha çox ardıcıl təsvir kadrından istifadə edərək 2 ölçülü vektor sahəsini hesablamaq olur, hansı ki optik yığım (Optical Flow) adlanır, belə ki aktual və ya daha çox ehtimalla təsvirin nöqtələrinin kadrdan-kadra sürüşməsini əks etdirir. Optik yığım uyğun təsvirlər arasında məsafəni təyin etmək üçün iki sifət təsviri üçün hesablanıb. Bu iki təsvirlər ardıcıl kadrlar hesab olunur. Belə ki , bir təsvirin digər təsvirin inikasında təsvirlər arası həndəsi məhdudiyyəti nəzərə almaqla minimum məsafə nöqteyi-nəzərindən vektor sahəsi hesablanır. Burada axtarış, böyük blokdan başlayaraq sonra onları kiçik bloklara bölməklə iyerarxik olaraq yerinə yetirilir. Beləliklə təsvirlərə uyğun piramida qurulmuş olur. Bu metodun mənfi cəhəti ondan ibarətdir ki burada dəqiqlik pisdir, blokların böyük deformasiyaya uğrama ehtimali var, həm də hesablama böyük əmək tələb edir.

Sifətin qraflar üsulu ilə tanınması. Sifət haqqında tam təsəvvür əldə etmək üçün sistem sifətin ümumi qrafını (face bunch graph) təşkil edir. Verilən təsviri ümumi qrafla müqayisə edir və nöqtələri tapır. Qabarıq müqayisə yolu ilə təsvirin qrafı tərtib olunur, sonra sifətin tanınması üçün alınmış təsvir verilənlər bazasında olan təsvirlərlə müqayisə edilir (şəkil 6).

Son dövrlərə qədər sifətlərin tanınması problemi süni intellektdə mürəkkəb məsələlərdən biri hesab olunurdu və bu problem hal-hazırda da qalmaqdadır. Son dövrlərin tədqiqatı göstərdi ki, bu sahədə işlənən surətlərin tanınması metodları təkcə texniki cəhətdən deyil, həm də iqtisadi cəhətdən sərfəlidir. Məqsədə çatmaq üçün mütəxəssislərə surətin tanınması metodlarını dəqiq təyin etmək və realizə etmək, təsvirlərin generasiya olunması prosesini aydınlaşdırmaq lazım idi. Bundan başqa tədqiqatçılar insanların müəyyən sahədəki biliklərinin onlara kömək olacağını müəyyən etdilər. Məsələn kameraya baxan iki ölçülü insan sifəti həndəsəsinin məhdud sayda variantları vardır. Bu gün sifətin tanınması sahəsində məhdudların aradan qaldırılması, sifətin qocalması və sifətin ifadəsinin dəyişməsi halda da sistemin müntəzəm işləməsinə nail olmaq olar.

Şəkil 3-də insan sifətinin tanınmasının əsas əməliyyat ardıcıllığı göstərilmişdir.