Способ распознавания образов в оптико-цифровых

Изобретение относится к когерентной и Фурье-оптике. Его применение при оптической обработке изображений и распознавании образов позволяет получить технический результат в виде обеспечения высокой достоверности распознавания образов объектов произвольных классов. Этот результат достигается благодаря тому, что в способе распознавания образов в оптико-цифровых корреляторах, состоящем из процедур ввода амплитудных распределений эталонного и сравниваемого объектов в коррелятор, преобразования этих распределений в синтезированные фазовые распределения, получения корреляции между ними, регистрации полученного сигнала распознавания и оценки результата распознавания, распределениям эталонного и сравниваемого объектов, относящимся к объектам произвольного типа, ставятся в однозначное соответствие фазовые случайные распределения Psi;эт(х,у), Psi;(х,у), синтезированные из распределений эталонного и сравниваемого объектов и начального фазового распределения Psi;о(х,у), используемые далее в процессе распознавания в оптико-цифровом корреляторе вместо реальных объектов. 2 ил.

Способ распознавания образов в оптико-цифровых корреляторах, состоящий из операций:а) вводят в цифровую часть коррелятора амплитудные изображения объекта распознавания авх(х,у) и эталонного объекта аэт(х,у);б) преобразуют амплитудное изображение авх(х,у) в фазовое изображение Psi;вх(х,у), которое вводят во входную плоскость оптической части коррелятора посредством пространственного модулятора света;в) преобразуют амплитудное изображение аэт(х,у) в фазовое изображение Psi;эт(х,у) и рассчитывают для него эталонный Фурье-фильтр, который вводят в Фурье-плоскость коррелятора посредством пространственного модулятора света;г) в оптической части коррелятора осуществляют процедуру согласованной фильтрации, формируя в его выходной плоскости корреляционный сигнал r(х,у);д) регистрируют сигнал r(х,у) с помощью ПЗС-камеры и оценивают результат распознавания согласно выбранным критериям, отличающийся тем, чтов б) и в) изображения авх(х,у) и аэт(х,у) преобразуют в синтезированные фазовые изображения Psi;вх(х,у) и Psi;эт(х,у) с помощью итерационного алгоритма Фурье-преобразования для получения, независимо от типа объекта, унифицированного ( delta; — подобного) корреляционного сигнала с максимальным отношением сигнал/шум, причем число необходимых итераций при расчете синтезированных фазовых изображений определяется по минимуму дисперсии delta; согласно формулегде delta; — символ дельта-функции, прямое (обратное) Фурье-преобразование, — полная энергия эталонного объекта, k — число итераций.

Изобретение относится к области оптики, в частности когерентной оптике, Фурье-оптике, оптической обработке сигналов, изображений и распознаванию образов.Изобретение направлено на оптимизацию решения задачи распознавания образов в оптико-цифровых корреляторах [1-6] за счет унификации корреляционных сигналов распознавания и формализации процедуры выбора признаков распознавания для объектов произвольного типа.Задача распознавания состоит в идентификации объекта путем его сравнения с эталонным объектом в оптико-цифровом корреляторе. Степень совпадения объектов количественно определяется величиной амплитуды функции их взаимной корреляции, нормированной на максимальное значение автокорреляционной функции эталонного объекта.В существующих системах распознавания образов приходится иметь дело с самыми разнообразными объектами — амплитудными, амплитудно-фазовыми либо чисто фазовыми, которые принято подразделять на типы объектов по тем или иным признакам. При этом амплитуда и форма получаемого корреляционного сигнала может существенно меняться при переходе от одного типа объекта к другому.Решение задачи распознавания зависит от правильности выбора признаков распознавания объекта и, связанных с ними, критериев достоверности результата распознавания.Для оценки результата распознавания применяют различные критерии. Основным и наиболее простым является критерий «да/нет», который реализуется с помощью пороговой обработки корреляционного сигнала. Объект считается достоверно идентифицированным, если сигнал его взаимной корреляции с эталонным объектом превышает выбранное значение (порог). Другим критерием есть градационный, который реализуется построением калибровочных кривых, связывающих отличия объекта распознавания от эталонного (по выбранным признакам) с величиной сигнала их взаимной корреляции [2].Корректность определения как признаков распознавания (субъектом), так и критерия достоверности распознавания в значительной степени определяет эффективность работы коррелятора. Такая неформализованная и достаточно сложная процедура распознавания (с учетом специфики объекта) сужает возможности используемых систем, поскольку делает их объектно-ориентированными — при переходе от одного типа объектов к другому процедуру распознавания необходимо каждый раз модифицировать. Иллюстрацией к сказанному могут служить работы по распознаванию шрифтов [2], сигнатур [7], биометрических изображений [8-13] и др. Следует отметить, что работу оптико-цифровых корреляторов осложняют такие факторы как непостоянство отношения сигнал/шум (ОСШ) корреляционного сигнала для различных объектов, искажение спектра объекта при записи Фурье-фильтров (из-за ограниченности диапазона регистрируемых амплитуд топографическими средами) и другие факторы. Все они приводят к искажениям корреляционного сигнала, что снижает достоверность результата распознавания.Для устранения или уменьшения воздействия негативных факторов на процесс распознавания применяют:а) фильтрацию выбранных пространственных частот Фурье-спектра при записи согласованных фильтров на средах с нелинейным откликом [2];б) цифровую предобработку изображений и (или) спектров объектов, вводимых в коррелятор посредством приборов с зарядовой связью (ПЗС-камер) или пространственных модуляторов света (ПМС) [2, 3].в) узкоспециальные критерии распознавания для определенных типов объектов [3-5] и т.д.Однако перечисленные и другие методы не снимают проблем, связанных с их узкой направленностью на определенные типы объектов и неформализованным (эвристическим) подходом к выбору признаков распознавания объекта.Особенностью способа, выбранного в качестве прототипа [11], является использование в процессе распознавания процедуры фазового кодирования эталонного и сравниваемого объектов.Способ-прототип предусматривает следующие операции:1) вводят в ЭВМ цифровой части коррелятора (1) (фиг.1) амплитудные изображения объекта распознавания авх(х,у) и эталонного объекта аэт(х,у);2) получают из авх(х,у) фазово-кодированный объект Psi;вх(х,у), который вводят во входную плоскость Р2 оптической части коррелятора (2) посредством ПМС1;3) получают из аэт(х,у) эталонный Фурье-фильтр, который вводят в Фурье-плоскость Р3 коррелятора посредством ПМС2;4) в оптической части коррелятора осуществляют процедуру согласованной фильтрации, формируя в плоскости Р4 корреляционный сигнал r(х,у);5) регистрируют сигнал r(х,у) с помощью ПЗС2-камеры и оценивают результат распознавания согласно выбранным критериям.В п.2, 3 фазовое кодирование осуществляют следующим образом: амплитуду а(х,у) входного (либо эталонного) объекта нормируют на ее максимальное значение аmax и рассчитывают фазово-кодированный объект по формуле Psi;(x,y)=exp(ia(x,y) pi;/amax)где pi;=3.1415926, i — мнимая единица.В п.3. эталонный Фурье-фильтр получают так: над фазово-кодированным объектом Psi;эт(х,у) в цифровой части коррелятора последовательно выполняют операции Фурье-преобразования, а затем комплексного сопряжения полученного результата.Основные недостатки способа-прототипа состоят в следующем. Переход от амплитудных объектов к фазовым в способе-прототипе позволяет увеличить ОСШ корреляционного сигнала, однако не изменяет его вид. Амплитуда и форма сигнала по-прежнему зависят от типа распознаваемого объекта, а надежность распознавания — от правильности выбора характерных признаков объекта. Задача по-прежнему остается объектно-ориентированной, признаки и критерии, определенные для одного типа объектов не могут быть перенесены на объекты других типов.Задача предлагаемого способа состоит в оптимизации процесса распознавания в оптико-цифровых 4F-корреляторах за счет унификации корреляционных сигналов и формализации процедуры выбора признаков распознавания для объектов произвольного типа.Решение поставленной задачи достигается за счет того, что амплитудные объекты авх(х,у) и аэт(х,у) преобразуют в синтезированные фазовые объекты (СФ — объекты) Psi; tilde; hairsp;вх(х,у) и Psi; tilde; hairsp;эт(х,у) с помощью итерационного алгоритма Фурье-преобразования [12, 13] для получения, независимо от типа объекта распознавания, унифицированного delta; — подобного корреляционного сигнала ( delta; означает дельта-функцию [2]) с максимальным отношением сигнал/шум.СФ-объекты обладают следующими свойствами:а) все Psi; tilde;(х,у) принадлежат множеству случайных фазовых распределений, которые сложным, но вполне определенным образом связаны с исходными объектами а(х,у);б) вследствие случайной природы СФ-объектов их Фурье-спектры практически однородны по амплитуде;в) автокорреляция СФ-объектов имеет delta;-подобный вид и обеспечивает максимально возможное отношение сигнал/шум, характерное для случайных фазовых масок [14];г) кросс-корреляция во всех случаях, когда (1, 2 — номера объектов).Предлагаемый способ предусматривает следующие операции:1) вводят в ЭВМ цифровой части коррелятора (фиг.1) амплитудные изображения объекта распознавания авх(х,у) и эталонного объекта аэт(х,у);2) получают из aвх(x,у) СФ-объект Psi; tilde; hairsp;вх(х,у) и вводят его во входную плоскость Р2 коррелятора посредством ПМС1;3) получают из аэт(х,у) СФ-объект Psi; tilde; hairsp;эт(х,у), для которого рассчитывают эталонный Фурье-фильтр и вводят его в Фурье-плоскость Р3 коррелятора посредством ПМС2;4) в оптической части коррелятора осуществляют процедуру согласованной фильтрации, формируя в плоскости Р4 корреляционный сигнал r tilde;(х,у);5) регистрируют сигнал г tilde;(х,у) с помощью ПЗС2-камеры и оценивают результат распознавания согласно выбранным критериям.По сравнению со способом-прототипом предлагаемый способ имеет следующие преимущества:- амплитуда и форма корреляционного сигнала не зависят от типа объекта распознавания, во всех случаях сигнал имеет delta;-подобный (унифицированный) вид и максимальное значение отношения сигнал/шум;- унифицированный вид корреляционного сигнала позволяет использовать один и тот же критерий при оценке результатов распознавания объектов любого типа. Авторами разработано несколько критериев определения необходимого числа итераций при расчете СФ-объектов. Одним из них есть число итераций, при котором достигается минимум дисперсии sigma;, определяемой формулой:где прямое (обратное) Фурье-преобразование, — полная энергия эталонного объекта, k-число итераций ИФП алгоритма. Данный объективный критерий избавляет нас от необходимости субъективного и сложного процесса отбора признаков распознавания объекта, как это требуется в обычном корреляторе, в том числе и прототипе.Изобретение поясняется иллюстрациями:Фиг.1. Схема оптико-цифрового коррелятора:1, 2 — цифровая и оптическая части коррелятора; P1, P2, Р3, Р4 — входная, объектная, Фурье и корреляционная плоскости коррелятора, соответственно; ПЗС1, ПЗС2 — камеры ввода изображений и регистрации корреляционных сигналов, соответственно; К, Л1, Л2 коллиматор и Фурье-объективы, соответственно; ЭВМ; ПМС1, ПМС2 — фазовые ПМС для ввода фазовых распределений в коррелятор.Фиг.2. Изображения исходного объекта, Фурье-спектров и корреляционных сигналов:A) объект; B) модуль Фурье-спектра объекта; C) модуль Фурье-спектра объекта фазово-кодированного по способу-прототипу; D) модуль Фурье-спектра СФ-объекта, рассчитанного по предложенному способу; E) автокорреляционная функция для объекта; F) автокорреляционная функция для СФ-объекта;Пример. Для схемы 4F-коррелятора (фиг.1) были выполнены модельные эксперименты по распознаванию различных типов полутоновых и бинарных объектов. Эксперименты проводились согласно пунктам способа-прототипа и предложенного способа, операции по пунктам 2-5 моделировались в ЭВМ. Целью экспериментов было сравнение результатов распознавания, полученных с помощью способа-прототипа и предложенного способа.По результатам экспериментов представлены изображения: бинарного объекта и его спектра (фиг.2. А, В); модулей Фурье-спектров фазово-кодированного (фиг.2. С) и СФ-объектов (фиг.2. D). На фиг.2. Е, F — корреляционные сигналы, полученные при распознавании по предложенному способу и способу-прототипу, соответственно.Итерационный процесс формирования СФ-объекта для объекта (фиг.2. А) закончен на k=25-й итерации, при этом дисперсия sigma;25=0.004.Из фиг.2.F видно, что автокорреляционная функция для СФ-объекта является delta;-подобной. ОСШ для нее является предельно возможным для объектов данной размерности (64Х64 элемента) и составляет 35 дБ. ОСШ для автокорреляции соответствующего фазово-кодированного объекта способа-прототипа составило 2,85 дБ. ОСШ оценивалось по формуле:где IS и IN — интенсивности сигнала и шума.Сравнивая результаты двух способов распознавания, видим, что предложенный способ дает возможность:а) формировать однотипные ( delta;-подобные) корреляционные сигналы для объектов произвольного типа;б) формализовать процедуру распознавания в части выбора признаков распознавания объекта, заменив ее вычислением дисперсии по формуле (1) при расчете СФ-объектов;в) получать более высокое значение ОСШ для сигналов распознавания данной размерности.Следствием этого является более надежное распознавание в оптико-цифровых 4F-корреляторах.Использованная литература1. Anthony В. VanderLugt, «Signal detection by complex spatial filtering», IEEE Trans. Inf. Theory IT-10, 1964, p.139-145.2. Применение методов Фурье-оптики // Под ред. Г.Старка.: М.: Радио и связь, 1988, с.535.3. J.S.Sharp, N.E.MacKay at all, «Experimental systems implementation of a hybrid optical-digital correlator», Appl. Opt. V.38, N.29, p.6116-6128, 1999.4. US Patent 4809340. September 26,1989. Hartman, Richard L. «Hybrid optical correlator».5. D.Weber, J.Trolinger «Novel implementation of nonlinear joint transform correlators in optical security and validation». Opt. Eng. 38 (1), 1999, p.62-68.6. US Patent 4573198, Anderson, «Optical image processing/pattern recognition system», February 25, 1986.7. R.S.Kashi, W.Turin, W.L.Nelson, On-line handwritten signature verification using stroke direction coding, Opt. Eng. Vol.35, N.9, p.2526-2533, 1996.8. D.Roberge, C.Soutar, B.V.K.Vijaya Kumar, «Optimal trade-off filter for the correlation of fingerprints», Opt. Eng. Vol.38, N.1, p.108-113, 1999.9. T.J.Grycewicz, «Techniques to improve binary joint transform correlator performance for fingerprint recognition», Opt. Eng. Vol.38, N.1, p.114-119, 1999.10. S.Chang, M.Rloux, J.Domey, «Face recognition with range images and intensity images», Opt. Eng. Vol.36, N.4, p.1106-1112, 1997.11. US Patent 5214534, May 25, 1993. Kallman, Robert R., Goldstein, Dennis H. «Coding intensity images as phase — only images for use in an optical correlator».12. R.W.Gerchberg, W.O.Saxton, «A practical algorithm for determination of phase from image and diffraction plane pictures», Optik Vol.35, p.237-246, 1972.13. USA Patent 3619022, Nov. 9 1971. P.M.Hirsh, J.A.Jordan, L.B.Lezem, «Method of making an object-dependent diffuser».14. V.M.Fitio, L.M.Muravsky and A.I.Stefansky,» Using phase masks for image recognition in optical correlators», Proc. SPIE Vol.2647, p.224-234, 1995.