Способы и устройства для считывания и распознавания напечатанных или написанных знаков или распознавания образов, например отпечатков пальцев: ...путем анализа сегментов, составляющих образ – G06K 9/50

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является повышение точности выделения границ сложноструктурируемых изображений за счет формирования множества фильтрованных по направлению изображений из исходного полутонового изображения путем локальной обработки составным морфологическим оператором. В способе указанный оператор формируют из линейных структурообразующих элементов с различными параметрами ориентации относительно растра изображения равной длины, каждое фильтрованное изображение получают взаимодействием линейного структурообразующего элемента составного морфологического оператора с исходным изображением, яркости пикселей в фильтрованном изображении получают посредством выполнения для каждого пикселя исходного изображения трех морфологических операций взаимодействия исходного изображения с линейным структурообразующим элементом. 6 ил.

Изобретение относится к сегментации изображений и, в частности, к определению контуров анатомической структуры в изображении, вычисленном по слою данных изображения, и дополнительно к определению контуров анатомической структуры в данных изображения. Техническим результатом является повышение надежности автоматического распознавания миокарда в изображениях слоев по короткой оси. Система (200) содержит блок (210) разбиения для разбиения изображения на множество участков изображения, причем каждый участок изображения изображает участок анатомической структуры, и блок (220) адаптации для адаптации эталонного изображения к изображению на основе оценочной функции, причем оценочная функция является функцией параметров эталонного изображения и числовых показателей изображения и их относительных позиций в изображении, и на основе критерия, которому должно удовлетворять вычисленное значение оценочной функции, причем оценочная функция определена на основании множества участков изображения. Определение оценочной функции на основе множества участков изображения позволяет вычислить оптимальные величины вклада в значение оценочной функции в пределах каждого участка изображения. 5 н. и 6 з.п. ф-лы, 9 ил.

Изобретение относится к области биометрической аутентификации личности, построенной на сохранении в тайне применяемого при аутентификации биометрического образа в виде рисунка отпечатка пальца. Техническим результатом является сохранение в тайне рисунка отпечатка пальца и его биометрических параметров, используемых при биометрической аутентификации, и обеспечение условий, при которых по данным биометрической аутентификации нельзя найти хозяина биометрии, при одновременном сокращении среднего времени загрузки сервера (средства) аутентификации. Способ классификации рисунков отпечатка пальца при аутентификации личности состоит в том, что во время обучения получают случайное числа N длиной n разрядов, создают n искусственных нейронов, подключают случайным образом входы нейронов к ячейкам памяти с данными о наклонах папиллярных линий фрагментов примеров классифицируемого рисунка отпечатка пальца, далее обучают нейроны выдаче случайного числа N при предъявлении примеров классифицируемого рисунка, затем хэшируют случайное число N и запоминают эталонное значение хэша, связи нейронной сети и параметры ее обучения, а во время аутентификации повторяют разбиение отсканированного рисунка на фрагменты, вычисление среднего наклона по фрагменту и подают вычисленное значение на входы нейронной сети, вычисляют хэш результат на выходе нейронной сети и сравнивают его с эталонным, в случае совпадения продолжается аутентификация личности, а в случае несовпадения процедура аутентификации после истечения отведенного на сеанс аутентификации времени прекращается. 1 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится средствам анализа цифровых изображений. Техническим результатом является повышение точности анализа содержимого цифрового изображения. В способе выявляют фрагменты цифрового изображения, сходные с человеческими лицами во всех областях цифрового изображения, на этих фрагментах определяют показатель доли пикселей цветов кожи внутри области фрагмента, обнаружение лица фиксируют при превышении заданного порогового значения, в случае превышения порогового значения долей цвета кожи внутри области найденного лица корректируют исходную палитру цветов человеческой кожи, определяют контуры объекта цвета кожи, вычисляют показатель геометрического сходства найденного контура с типичным контуром тела, осуществляют поиск фрагментов, сходных с типичными частями обнаженного тела, оценивают изображение на наличие порнографического визуального содержания. 2 н. и 14 з.п. ф-лы, 2 ил.

Изобретение относится к области распознавания образов и может быть использовано в системах технического зрения при решении задач предварительной обработки изображения. Техническим результатом изобретения является повышение точности определения областей движущихся объектов и повышение скорости выделения контуров изображения. Предложен способ выделения контуров движущихся объектов, включающий обнаружение движущихся пикселей по принципу межкадрового вычитания, определение направления движения обнаруженных пикселей с учетом направления движения смежных пикселей, формирование движущихся объектов путем объединения смежных пикселей с одним направлением и наличия пикселей в восьмисвязной окрестности, пространственное дифференцирование обнаруженных объектов оператором Собела, скелетизация контурных линий на градиентном изображении методом подавления точек немаксимальной яркости, пороговая обработка скелетного градиентного изображения на основе максимума и минимума энтропии. 1 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для выделения контуров изображения и последующего ввода результата в ЭВМ. Техническим результатом является повышение точности выделения контуров изображения. Устройство содержит контроллер шины, ОЗУ для чтения (записи) промежуточных результатов обработки изображения, блок фильтрации изображения, блок выделения контуров, микропроцессор. 1 ил.

Изобретение относится к определению местоположения части документа, захваченной в изображении. Техническим результатом является повышение эффективности определения местоположения части документа. Предложен способ определения части документа, соответствующей захваченному изображению, когда пользователь создает росчерк в документе. Местоположение некоторых из изображений будет определяться, например, исходя из анализа узора на захваченном изображении документа, или из результатов попиксельного сравнения изображения с документом, местоположение других изображений будет определяться посредством сегментирования последовательности изображений в группы соответствующих форм росчерка. Информацию, относящуюся к локализованным изображениям в сегменте, можно затем использовать для определения положения нелокализованных изображений в сегменте. Область поиска нелокализованного изображения в документе устанавливают на основе положения предыдущего локализованного изображения и максимальной скорости или максимального ускорения пера. Поворот и масштаб нелокализованного изображения оценивают так же, как поворот и масштаб локализованного изображения, и деформируют нелокализованное изображение с использованием этих поворота и масштаба. Проводят попиксельное сравнение между деформированным нелокализованным изображением и областью поиска в документе, если деформированное нелокализованное изображение успешно согласовано, то дополнительно уточняют параметры преобразования изображения. 9 з.п. ф-лы, 25 ил.

Изобретение относится к цифровой обработке изображения в процессе сканирования и копирования и особенно к области сегментации цветного и черно-белого текста, когда текст автоматически извлекается из отсканированного документа. Техническим результатом является универсальный подход к предварительной обработке исходного документа, обеспечивающий ускоренную печать копии и экономию ресурсов МФУ. В соответствии с настоящим изобретением способ сегментации текста по цветовому признаку заключается в выполнении следующих операций: разбивают исходное изображение на неперекрывающиеся блоки пикселей; формируют новое изображение Z, в котором каждый пиксел представляет собой соответствующий блок исходного изображения; выбирают в процессе сканирования последовательные блоки из исходного изображения; выполняют для текущего блока классификацию по признаку «монохромный/цветной» в пространстве противоположных цветов; разбивают исходный цветной блок RGB на монохромные блоки R, G и В; применяют детектор краев лапласиан гауссиана с заданным порогом Т к монохромному блоку; вычисляют число краев для каждого пикселя в Z; выполняют классификацию «текстовый/нетекстовый блок» путем сопоставления числа краев с заданным порогом С; объединяют классифицированные каналы, используя логический оператор ИЛИ. 3 з.п. ф-лы, 3 ил.