<<
>>

3.3.5 Оценка чувствительности нейронной сети к уровню освещения

Для оценки чувствительности системы к изменению уровня освещения лица была создана тестовая выборка, из исходной выборки взяты 500 изобра-жений полученных при одинаковых условиях съемки (т.е.

одинаковый уровень освещения, одинаковое качество съемки камеры). Затем среднее значение ин- тенсивностей пикселов изображения, менялось как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, таким образом происходило изменение уровня освещения. В итоге было создано по 4 уровня изменения освещения как в одну, так и в другую стороны. Размер тестовой выборки составил 4500 изображений. Пример представлен на рисунке 3.27, данный диапазон изменения освещения эффективно охватывает варианты реального освещения.

Результаты экспериментальных исследований по данной выборке представлены в таблице 3.6. Таблица 3.6. -Вероятность обнаружения в зависимости от средней интенсивности пикселов Среднее значение ин-тенсивности изображе-ния (в процентах от ис-ходного) Вероятность обнару-жения лица Вероятность ложного обнаружения 60 (43%) п то+0>044 80 (57%) 0,976^ п т о+0'044

v,vjy_ 0>039 100 (71%) 0,97€$К П П1О+0'044 120 (86%) 0,976!^ Л A-JQ+0,044 u' J7-0,039 140(100%) 0,976!»» П n^O+0'044

U»UJ7-0,039 160(114%) 0,976;»» 0 039+0'044 180(129%) 0.97CJSJ 0 039+0,044

")UJ7-0,039 200 (143%) 0,976*й 0 ATQ+0,044

U'UJ74,039 220 (157%) 0,967^ 0 039+0,044

В результате тестирования установлено, что программная система имеет инвариантность к изменению средней интенсивности пикселей в диапазоне от 60 до 220 (диапазон изменения освещения составляет от 42,8% до 157,1%).

<< | >>
Источник: Макаренко Алексей Александрович. Алгоритмы и программная система классификации полутоновых изображений на основе нейронных сетей: диссертация... кандидата технических наук: 05.13.18. - Москва: РГБ, 2007. 2007

Еще по теме 3.3.5 Оценка чувствительности нейронной сети к уровню освещения:

  1. 1.2.1 Искусственные нейронные сети в системах распознавания
  2. Радиально-базисные нейронные сети
  3. Свёрточные нейронные сети
  4. 2 Разработка топологии искусственной нейронной сети для задач выделения сюжетной части изображения
  5. 2.1.1 Свёрточные нейронные сети
  6. 2.1.2 Топология свёрточной нейронной сети
  7. 2.2 Алгоритм обучения нейронной сети для ускоренной сходимости обучения
  8. 3.1 Алгоритм обучения нейронной сети.
  9. 3.1.2 Результаты обучения нейронной сети.
  10. 3.2.1 Принцип локализации лица нейронной сетью
  11. 3.3.3 Оценка чувствительности системы к повороту образа лица относительно горизонтальной плоскости.
  12. 3.3.4 Оценка чувствительности нейронной сети к изменению масштаба
  13. 3.3.5 Оценка чувствительности нейронной сети к уровню освещения
  14. 1.1. Искусственные нейронные сети. Их основные типы, используемые в физике.