CC BY
0Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
YUZ TASVIRLARINI GEOMETRIK NORMALLASHTIRISH ALGORITMINI ISHLAB
CHIQISH
Abdukodirov Abduvaxit Gapirovich,
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg'ona filiali Axborot texnologiyalari kafedrasi dotsenti
Farg'ona, O'zbekiston E-mail: [email protected]
Abdukadirov Baxtiyor Abduvaxitovich,
Dasturiy injiniring kafedrasi dotsenti E-mail: [email protected]
Annotatsiya. Mazkur maqolada tasvirlarga dastlabki ishlov berish asosida uni biometrik tanib olish tizimlarida yuqori aniqlikka erishishi haqida ma'lumotlar berilgan bo'lib, ushbu ishda yuz tasvirini geometrik normallashtirish algoritmi ishlab chiqilgan. Ushbu algoritm biometrik tanib olish tizimlariga qo'yiladigan talablarga to'g'ri kelmasa yoki yuz tasvirining burilish burchagi katta bo'lganda berilgan tasvirni ixtiyoriy burchakka burish orqali qo'yiladigan talablarga mos keluvchi xolatga keltirish imkonini beradi. Shu asosida to'g'ri tanib olish aniqligini oshiradi.
|| Kalit so'zlar: binar tasvir, kulrang tasvir, Haar belgilari, lokal binar shablonlar
Kirish. Tasvirlarga dastlabki ishlov berish va tahlil etish inson faoliyatining tasvirlarga aloqador bo'lgan barcha sohalarida keng qo'llanilib kelinmoqda. Ko'pchilik mutaxassislar va olimlarning fikriga ko'ra tasvirlarga dastlabki ishlov berish usullari rivojlanishi fan va texnikaning yorqin kelajakka ega bo'lgan yangi sohasi tug'ilishiga olib keldi.
Keyingi yillarda biometrik obyektlar tasvirlariga dastlabki ishlov berishning qo'llanilish sohasi sezilarli darajada kengayib bormoqda. Tasvirlarga dastlabki ishlov berishda tasvirdagi rang xususiyatlari eng muxim xususiyat hisoblanadi. Shuning uchun avvalo tasvirlarga dastlabki ishlov berishda tasvirlarning rang xususiyatlarini o'rganiladi.
Biometrik obyektlar tasvirlariga dastlabki ishlov berishni amalga oshirish jarayonini shu soha olimlari turli usullarini takomillashtirib kelinmoqda. Masalan, binar tasvirga o'tkazish, kulrang tasvirga o'tkazish, obyekt chegaralarini aniqlash, tasvirni burchak bo'yicha burish, tasvirni masshtablash, tasvir sifatini yaxshilash va halaqitlarni yo'qotish va xakozo. Biometrik obyektlar tasvirlariga dastlabki ishlov berishni amalga oshirish jarayoni bilan bog'liq bo'lgan bir necha usul va algoritmlar keltirilgan.
Adabiyotlar tahlili va metodologiyasi.
Tasvirlarga dastlabki ishlov berish va ushbu tasvirlardagi obyektlarni tanib olish usullarni ishlab chiqish va takomillashtirish masalalari bir qator olimlarning ilmiy ishlarida aks etgan bo'lib [1] ishda tasvirlarda to'g'ri chiziqli obyektlarni belgilash usullari, simmetriya tamoyili asosida tasvirlarning strukturaviy tuzilishini o'rganish [2], tasvirlarga raqamli ishlov berish [3], tasvirni tiklash va qayta qurish [4] kabi tasvirlarga dastlabki ishlov berish usul hamda algoritmlari ishlab chiqilgan.
Tasvirlarga dastlabki ishlov berishda rangli tasvirni kulrang tasvirga o'tkazish, rangli tasvirni binar tasvirga o'tkazish, tasvirni masshtablash [5-7] kabi usullardan keng foydalaniladi.
Yuqorida keltirilgan usullar tajribaviy tadqiqotlar asosida olib borilib yetarlicha aniqlikdagi natijalarni [1-7] bergan bo'lsada, biometrik tizimlarda to'g'ri tanib olish qiymati hali ham yuqori ko'rsatkichlarga erishgani yo'q.
Yuz tasvirlariga dastlabki ishlov berish. Biometrik tanib olish tizimlarida to'g'ri tanib olish qiymatining yuqori ko'rsatkichlarga erishihi uchun
397
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
kiruvchi tasvirlarga dastlab ishlov berish muhim bosqichlardan biri hisoblanadi.
Tasvirlariga dastlabki ishlov berish inson-mashina faoliyatining ko'plab sohalarida keng foydalanilib kelinmoqda. Ko'plab olimlarning fikriga ko'ra, tasvirlarga dastlabki ishlov berish usullarining rivojlanishi fan va texnikani yorqin kelajakka ega bo'lgan yangi sohasi tug'ilishiga olib keldi.
So'ngi yillarda obyekt tasvirlariga dastlabki ishlov berishning sohasi sezilarli darajada kengaygan [7, 8-9]. Tasvirlarga dastlabki ishlov berishda tasvirdagi rang xususiyatlar muhim hisoblanadi. Shuning uchun avvalo tasvirlarga dastlabki ishlov berishda tasvirlar rang xususiyatlarini o'rganiladi. Tasvirlarga dastlabki ishlov berishga uni binar yoki kulrangga o'tkazish, obyekt chegaralarini aniqlash, burchakka burish, tasvirni masshtablash, tasvir sifatini yaxshilash, halaqitlarni yo'qotish va boshqalar kiradi [10]. Tasvirlarga dastlabki ishlov berishda rangli tasvirlarga nisbatan kulrang tasvirlarda ishlash ancha qulay. Shuning uchun tasvirlarga dastlabki ishlov berishda ko'p hollarda kulrang tasvirga o'tkazib olinadi. Kulrang tasvirda bitta kanal bo'yicha, ya'ni tasvirlarda nuqtadagi rang qiymati 0 va 255 oralig'ida bo'lganligi uchun kulrang tasvir ustida bajariladigan ishlar nisbatan sodda bo'ladi.
Rangli tasvirni kulrang tasvirga o'tkazishning bin nechta usullari mavjud. Masalan quyidagi formula asosida tasvirni kulrang tasvirga o'tkazish mumkin:
R
G
r=
R + G+B
g=
R+G + B
ъ = ■
B,
R + G + Bij
bunda i,j - koordinatali piksellar yorqinligining mos holdagi qizil, yashil va ko'k ranglari qiymatlari.
Rangli tasvirni binar tasvirga o'tkazishda asosiy vazifalardan biri bu bo'sag'aviy qiymatni tanlab olishdir. Rangli tasvirlarni binar tasvirga o'tkazish asosan ikki turga ajratiladi:
- rangli tasvir ayrim sohasining integral bahosi hisoblab chiqiladi, so'ngra olingan baho asosida ko'rib chiqilayotgan soha
markaziy elementi ravshanlik qiymati haqida qaror qabul qilinadi; - tasvir elementlari ravshanlik taqsimoti gistogrammasini tahlil qilish asosida binar ko'rinishga almashtirish amalga oshiriladi.
Tasvir biron-bir sohasini markazi hisoblangan har bir elementning matematik kutilmasi hamda shu sohadagi dispersiyasi hisoblab olinadi:
Mk=—Z x;
mnx¡ eSi
Dk =
V
— Z(Xi -Mk)2;
mnx¡ eSk
Tk = Mk + Dk.
bu yerda m, n - oyna o'lchamlari, Tk - ko'rib chiqilayotgan Sk - oyna uchun binar tasvirga o'tkazish bo'sag'aviy qiymati.
Chiqish elementiga qiymat berish quyidagi qoidaga asosan amalga oshiriladi:
_ {agar Kulrang (i, j) > Tk bo'lsa, l, \aks holda, 0.
bu yerda B(i, j) - binar tasvir, Kulrang(i, j) -berilgan obeykt tasviri, Mk -matematik kutilma, Dk - k - sohadagi dispersiya.
Binar tasvirga o'tkazishdagi chegaraviy qiymatni tanlashda yuqorida keltirilgan usulidan tashqari chegaraviy qiymat sifatida ko'rib chiqilayotgan tasvir oynasi o'rtacha qiymatini qabul qilish ham mumkin:
T= Tk =
1
Mk Nk
MkNkT=11=1
ZZGray(i»j )
bu yerda Mk , Nk - oyna o'lchamlari. Oyna ravshanliklari qiymatlari medianasi ham lokal bo'sag'aviy qiymat bo'lishi mumkin.
Tasvirini ixtiyoriy burchakka burishdan maqsad, shaxsni yuz tasviri orqali tanib olishda unga qo'yilgan talablarga to'g'ri kelmasa yoki burilish
398
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
burchagi katta bo'lganda berilgan tasvirni ixtiyoriy burchakka burish orqali qo'yiladigan talablarga mos keluvchi holatga keltirishdir [8]. Quyidagi rasmda ikki o'lchovli nuqtaning p=[x, y] koordinata boshiga nisbatan Q burchakka burish natijasi keltirilgan.
a) b) v)
1-rasm. Tasvirni turli burchakka burish natijalari:
a) berilgan tasvir b) 150 ga burilgan; v) 300 ga burilgan;
Q burchakka burish natijasida yangi koordinatali p' = [x', y] nuqtalar hosil bo'ladi. Ikki o'lchovli nuqtani koordinata boshiga nisbatan в burchakka burish quyidagi tenglama orqali amalga oshiriladi:
x ' cose-sine x x cose- y sine
_ y sine + cose _ y _ x sine + y cose
Tekislikda tasvirlarni burish faqat koordinatalar boshiga nisbatan emas balki, tekislikdagi ixtiyoriy nuqtaga nisbatan ham bajarilishi mumkin [11-12]. Tasvirni burchakka burish natijasida ixtiyoriy rakursli tasvirni to'g'ri rakurs holatiga o'tkazish imkoniyati yaratiladi.
Yuz tasvirlarini geometrik normallashtirish algoritmi. Quyida tasvirni ko'zning chetki nuqtalari asosida burish usuli keltirilgan. Mazkur usulda videoyozuvining har bir kadrida dastlab yuz sohasi aniqlanadi. Aniqlangan yuz sohasidan nazorat nuqtasi deb ataluvchi chap va o'ng ko'zlar tashqi nuqtalarni aniqlanadi. Ko'zlarning tashqi nuqtalari koordinatalaridan yuz tasvirini geometrik normallashtirishda foydalaniladi. Yuz tasvirini geometrik normallashtirish algoritmi quyidagi qadamlardan iborat:
1-qadam. Gorizontal o'qga nisbatan yuzni burish burchagini aniqlanadi:
a = arctan
yL - yR
xL xR
bu yerda (xl, yi) va (xr, yR) - chap va o'ng ko'z tashqi nuqtalari koordinatasi.
2-qadam. Aniqlangan a burchakka yuz tasviri buriladi.
3-qadam. Ko'zlar tashqi nuqtalari orasidagi masofa berilgan W0 bo'sag'aviy qiymatdan katta bo'lmaguncha yuz tasvirini masshtablashtirish amalga oshiriladi.
4-qadam. Ko'zlar chetki nuqtalaridan x va y o'qi bo'yicha {dxi, dxR, dyu, dyD} masofaga siljitish orqali, yuz sohasini maksimal qamrab oluvchi qism ajratiladi.
2-rasm. (a) yuz tasvirini geometrik normallashtirish, (b) Ko'zlar chetki nuqtalari va yuz sohasini aniqlash natijasi
Foydalanuvchini biometrik
autentifikatsiyalashda real vaqt tizimlari uchun hisoblash murakkabligini kam talab qiluvchi belgilarni tanlab olish muhim hisoblanadi. Ana shunday belgilardan biri bu tasvirdagi piksellar intensivligi orasidagi sodda munosabatlardir. Bunda belgilarni ajratib olish uchun berilgan tasvir dastlab ikki chiziqli
399
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific Электронный научный журнал "Потомки Аль-
joumal of Fergana branch of TATU named after Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
interpolyatsiya orqali 20*20 piksel o'lchamiga keltiriladi. So'ngra hosil bo'lgan tasvirni har bir piksel raqamlanadi: pt - tartib raqamli (i = 1..20*20) piksel yorqinligi. Belgilar sifatida quyidagi beshta piksel intensivliklari munosabatidan foydalaniladi :
1) pt - p} < 0;
2) pt - pj < 5;
3) pt - pj < 10;
4) pt - pj < 25;
5) pt - pj < 50;
Mazkur belgilar to'plami Haar belgilari va lokal binar shablonlardan belgilar to'plamidan lokal emasligi bilan farqlanadi. Bu esa qidirilayotgan obyektlar qavariq bo'lmagan xususiyatlariga ega bo'lganda foydali bo'lishi mumkinligi bildiradi. Tasniflagich kirishga uzatiluvchi tasvir 20*20 piksel o'lchamiga ega, ya'ni har bir piksel juftligida 10 ta xususiyat bo'ladi va bunda barcha tasvirlar uchun yuz belgilari vektorini hosil qilish uchun 10*400*399 = 1596000 ta xususiyatdan foydalanish mumkin.
Tasvirlarini qayta ishlashda uni masshtablash ham muhim ahamiyatga ega. Tasvir hajmini o'zgartirish ular ustida bajarilayotgan turli xil hisoblash amallarini kamaytiradi. Mavjud yoki yaratilayotgan yuz tasvirlari bazalarida tasvirlar o'lchami bir xil o'lchamda bo'lmasligi mumkin. Tasvirlar bilan ishlovchi ko'plab algoritmlar tasvirlar o'lchamini bir xil bo'lishi talab qiladi [8, 12, 13].
Yuz tasvirlari o'lchamlarini bir-biridan katta farq qilishi tasvirni xarakterlovchi belgilarini ajratish samaradorligiga ham o'z ta'sirini ko'rsatadi. Shuning uchun tasvirlar o'lchamini bir xilda bo'lishi xarakterlovchi belgilar samadorligini oshirishga xizmat qiladi.
Tasvir quyidagi formula orqali masshtablashtiriladi :
X = X ■ Sx, Yn = Y • S,,
bu yerda S masshtablash koeffitsiyenti.
Xulosa. Ushbu ilmiy tadqiqot ishida tasvirlarga dastlabki ishlov berish usul hamda algoritmlari bilan birga, yuz tasvirini geometrik normallashtirish algoritmi ishlab chiqildi. Ushbu algoritm berilgan yuz tasvirining holati hamda tuzilishi biometrik tanib olish
jgll
tizimlariga kiritiluvchi ma'lumotlarga qo'yiladigan talablarga to'g'ri kelmasa yoki yuz tasvirining burilish burchagi katta bo'lganda berilgan tasvirni kerakli burchakka burish orqali qo'yiladigan talablarga mos keluvchi holatga keltirish imkonini beradi. Shu asosida to'g'ri tanib qiymatining aniqligini ortirishi erishiladi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Абламейко С.В., Байрак С.А. Выделение прямолинейных объектов на изображениях графических // Цифровая обработка изображений: сборник научных трудов / НАН Беларуси, Ин-т технической кибернетики; науч. ред. С.В. Абламейко. - Минск, 2001. - Вып. 5. - С. 76-83.
2. Абламейко С.В., Берегов Б.С., Бокуть Л.В. Исследование структурного строения изображений на основе принципа симметрии. // Цифровая обработка изображений. сб. науч. трудов. Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси вып.1 1997. -С. 5-14.
3. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. Ин-т технической кибернетики НАН Беларуси, -Минск: 1999. -С. 300с.
4. Бейтс Р. Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений. -М: Мир, 1989.
5. Быков В. Цифровое преобразования изображений. Учебное пособие для ВУЗов. -М.: Горячая линия-Телеком, 2003, 228 с.
6. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений // под ред. Хуанга Т.С. -М.: РиС, 1984. .224 с.
7. Абламейко С.В., Байрак С.А. Выделение прямолинейных объектов на изображениях графических // Цифровая обработка изображений: сборник научных трудов / НАН Беларуси, Ин-т технической кибернетики; науч. ред. С.В. Абламейко. - Минск, 2001. - Вып. 5. - С. 76-83.
8. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.
9. Маматов Н.С., Абдукадиров Б.А. Биометрик идентификациялаш тизимида чоп этилган сохта хужумни аник;лаш усуллари // "Современное состояние и перспективы
400
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 4 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 4 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 4 | 2024 год
применения цифровых технологий и искусственного интеллекта в управлении" Доклады республиканской научно-технической конференции, Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Ташкент, 6-7 сентября 2021 г. - с.193-199.
10. Абдукадиров Б.А., Уринов Э.М., Кахаров Ш.С. Методы сегментации изображений с помощью mask R-CNN и GrabCut // Научно-производственное предприятие «Медпромдеталь» Инженерные и информационные технологии, экономика и менеджмент в промышленности, Сборник научных статей по итогам международной научной конференции Волгоград 2020 г., Россия 20-21 ноября, - с. 94-96.
11. Шапиро Л. Компьютерное зрение // Пер. с англ. -М.: БИНОМ. 2006. - 752с.
12. Liu H.-C., Hsu S.-Y., et. al., On the hole effect of image rotation algorithms // Proc. National Science Council, Republic of China, Part A: Physical Science and Engineering, 2000. Vol. 24, No. 3, -pp.186-194.
13. Boult T.E., Wolberg G. Local Image Reconstruction and Subpixel Restoration Algorithms // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. Graphical Models and Image Processing, 55, N1, 1993. - pp. 63-77.
401
