Н.М. Костылев, А.В. Горевой
10
вектор признаков
т
( , , , )
n
n n n n
r g x y
=
v
усредняется по выделенной об-
ласти анализа. Вследствие линейчатого спектра источника излуче-
ния, используемого для подсветки, элементы такого вектора сильно
коррелированны, поэтому для выделения независимых признаков ис-
пользуется метод главных компонент [17]. По результатам исследо-
ваний обучающей выборки (рис. 5), в которой представлены изобра-
жения восьми человек, двух масок (mask1, mask2) и одной распеча-
танной на цветном принтере фотографии (photo), было обнаружено,
что для надежного выделения настоящих лиц достаточно использо-
вать две главные компоненты пространства векторов
.
n
v
На рис. 5,
а
приведено распределение значений вектора призна-
ков
т
с
1 2
( , )
c c
=
v
для объектов обучающей выборки в пространстве
двух выделенных главных компонент для разных объектов (лиц, ма-
сок и фотографии), крестиками отмечены результаты отдельных из-
мерений, кружками — средний результат для каждого объекта по се-
рии изображений, полученных под разными ракурсами. В качестве
критерия близости объекта по спектральным характеристикам можно
использовать апостериорное распределение вероятности соответ-
ствия объекта живому человеку, рассчитанное по тестовой выборке
(
)
(
)
т
0
0
1
0
c c c
c
c
c c
c
c
1
1
(
, )
exp
,
2
2
P
−
⎛
⎞
Σ =
− − Σ −
⎜
⎟
⎝
⎠
π Σ
v v
v v
v v
(2)
где
0
c
v
— среднее значение вектора признаков для группы людей;
c
Σ
— матрица ковариации.
Значению выражения (2), умноженному на некоторую константу,
соответствуют линии равного уровня на рис. 5,
а
. Из анализа данных
следует, что кожа людей образует достаточно компактный кластер,
маски (крайний справа и крайний слева объекты) и фотографию
(крайний сверху объект) удается надежно выделить при помощи
предлагаемого двумерного критерия. Использование аналогичного
одномерного критерия — с анализом только одной главной компо-
ненты (результат работы такого критерия на той же самой тестовой
выборке приведен на рис. 5,
б
) или только трех спектральных кана-
лов без учета изображения, полученного с цветной камеры (результат
работы двумерного критерия без учета цветного изображения приве-
ден на рис. 5,
в
), позволяет практически с той же надежностью выде-
лять маски, но не фотографии.
Следует отметить, что выделяемый вектор признаков зависит не
только от коэффициента отражения объекта, но также от числа, рас-
положения и спектральных характеристик источников излучения, ха-
рактеристик чувствительности и параметров настройки используемых
