Способы и устройства для считывания и распознавания напечатанных или написанных знаков или распознавания образов, например отпечатков пальцев: ..с помощью последовательных сравнений сигналов изображения с множеством эталонов, например адресной памятью – G06K 9/68

Изобретение относится к информатике и может быть использовано для автоматической идентификации объектов на изображениях. Согласно способу производят сканирование исходного фотоизображения с высоким разрешением. Матрицу полученных отсчетов приводят к масштабу эталонной матрицы путем нормирования пикселей яркости масштабным коэффициентом. Производят разложение полученного изображения на три двумерные матрицы в палитре стандартных цветов RGB. Методами пространственного дифференцирования функции сигнала матриц выделяют контурные рисунки объектов. Поверхности рельефов объектов внутри выделенных контуров аппроксимируют мозаикой треугольников. Площадь мозаик в каждом из каналов рассчитывают по формуле Герона и производят сравнение полученных площадей рельефов поверхности объектов с их значениями для эталонов по критерию достоверности:

Технический результат - автоматизация распознавания с высокой достоверностью. 7 ил.

Изобретение относится к преобразованию цветового пространства. За исходное цветовое пространство могут использоваться известные цветовые системы CIE 1931 г. (x, y), CIE 1960 г. (u, v), CIELAB и другие цветовые системы. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей за счет учета яркости стимула. Способ равноконтрастного цветоразличения двух и более объектов заключается в том, что за счет перехода от традиционных цветовых пространств МКО в новое цветовое пространство, в котором порог цветоразличения отображается сферой (шаром), диаметр которого равен этому порогу, преобразование старого цветового пространства осуществлено с помощью измененного уравнения Эйнштейна, описывающего искривленное пространство-время. В новом цветовом пространстве координаты метрического тензора определяются цветовым тензором, космологическая постоянная и тензор энергии-импульса равны нулю, а индексы метрического тензора пробегают значения 1, 2 и 3. 9 ил.

Способ распознавания изображений лиц и система для его осуществления могут быть использованы для распознавания изображений лиц в системах машинного зрения, биометрических системах контроля доступа и видеонаблюдений, интерактивных системах человек-компьютер и других системах. Техническим результатом является повышение быстродействия распознавания изображений лиц и повышение его универсальности. Способ распознавания изображений лиц заключается в регистрации и распознавании, использовании гамма-коррекции и логарифмирования изображений, преобразовании их в спектры с помощью двумерного косинус-преобразования и удалении высокочастотных спектральных компонент, при распознавании тестовых изображений сравнение полученных тестовых спектров со спектрами, хранящимися в базе эталонов, происходит на основе среднего значения яркости тестового изображения, выполняется классификация преобразованных тестовых спектров по критерию минимума расстояния, принимается решение о распознавании. Система для осуществления способа содержит устройство регистрации и устройство распознавания, устройство регистрации содержит блок гамма-коррекции, сумматор, блок логарифмирования, два блока двумерного косинус-преобразования, блок базы эталонов, а устройство распознавания содержит сумматор, блок логарифмирования, блок гамма-коррекции, два блока двумерного косинус-преобразования, блок формирования спектров, классификатор. 2 н.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть применено в автоматических дактилоскопических идентификационных системах на базе специализированных электронных вычислительных машин. Техническим результатом является создание специализированного вычислительного устройства для нахождения степени близости пары отпечатков пальцев при верификации или идентификации личности с наименьшими затратами времени на распознавание и минимизацией влияния негативных факторов, возникающих при считывании отпечатка. Способ оперирует с паспортами архивного и запросного отпечатков пальцев в форматах двух списков нестабильных декартовых координат ключевых точек, которые преобразуются в два списка более стабильных полярных координат этих точек относительно центров достоверных базовых отрезков. По ним определяется мера близости двух отпечатков пальцев путем нахождения минимального удаления для каждой ключевой точки одного отпечатка от всех ключевых точек другого отпечатка и подсчета среднего значения названных удалений по всем ключевым точкам обоих отпечатков для дальнейшего сравнения с величиной порога и принятия решения об идентификации. Устройство выполняет процедуры обработки запросного и архивного отпечатков параллельно в двух взаимосвязанных ведущих микроЭВМ (головной и ведомой микроЭВМ), которые дополнительно для ускорения вычислений на параллельных участках алгоритма идентификации передают данные в многопроцессорный акселератор распознавания. 2 н.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к способам оптического распознавания символов и может быть использовано для обработки выходных данных из системы оптического распознавания изображений (OCR), где выходные данные включают изображения дважды отпечатанных символов. Технический результат заключается в распознавании дважды отпечатанных символов. Способ идентифицирует соответствующие члены изображения с подозрением на дважды отпечатанные символы, в первую очередь, предусматривая набор эталонных изображений единичных символов из изображений символов, идентифицированных в тексте, который обрабатывается системой OCR, а затем комбинирования эталонов единичных символов, для обеспечения модели кандидатов для изображения с подозрением на дважды отпечатанные символы. Корреляция между каждой соответствующей моделью кандидата и изображения с подозрением на дважды отпечатанные символы обеспечивает указание на то, какая из пар модельных эталонных изображений единичных символов с наибольшей вероятностью является правильной идентификацией соответствующих изображений символов на изображении с дважды отпечатанными символами. 4 з.п. ф-лы, 4 ил., 1 табл.

Изобретение относится к способам распознавания объектов в системах машинного зрения, телевизионных системах наблюдения, информационно-управляющих системах робототехнических комплексов. Технический результат заключается в повышении точности распознавания объектов. Такой результат достигается благодаря тому, что входное изображение сворачивается с заданной функцией Грина, полученные свертки вычитают друг из друга для получения конечно-разностной аппроксимации первой производной свертки входного изображения с фильтром, при поиске локального экстремума данной свертки приравнивают к нулю соответствующие первые производные, находят все локальные экстремумы и проводят адаптивную пороговую фильтрацию для отсечения незначительных особенностей, при этом выделенные точки служат центрами окрестностей, для которых строят произвольные дескрипторы. 3 ил.

Изобретение относится к технике защиты врачебной тайны при ведении обезличенных электронных историй болезни. Изобретение может быть использовано для защиты персональных данных граждан при обеспечении их социальной помощью. Кроме того, изобретение может быть использовано в судебном делопроизводстве при защите свидетелей, а также в системах электронного голосования. Технический результат - повышение безопасности регистрации людей. Для достижения результата используют примеры двух биометрических образов регистрируемого человека и формируют пару ключей (открытый и личный ключ), обучают первую нейросеть воспроизводить открытый ключ, при предъявлении ей первого биометрического образа, вторую нейросеть обучают воспроизводить личный ключ пользователя при предъявлении ей второго биометрического образа регистрируемого человека, хранят связку открытого ключа регистрируемого человека и таблицы описания связей и параметров его обученных нейронных сетей, фиксируют время и место регистрации, подписывают данные ЭЦП автомата регистрации и ЭЦП регистрируемого человека, проверяют верность ЭЦП регистрируемого, и в случае ее верности примеры биометрических образов и личный ключ регистрируемого уничтожают. 1 з.п. ф-лы.

Изобретение относится к области гидрологии и связано с определением толщины ледяного покрова замерзающих акваторий по данным дистанционных средств измерений, устанавливаемых на метеорологических искусственных спутниках Земли. Техническим результатом является создание автоматизированного в интерактивном режиме мониторинга толщины льда замерзающих акваторий по данным изображений в тепловом канале ИК диапазона частот метеорологических искусственных спутников Земли. Способ заключается в том, что по приведенным математическим формулам вычисляется априорно множество эталонов нелинейных коэффициентов подобия между рельефом истинной толщины льда и рельефом температурного поля ледяного покрова. Затем коэффициенты подобия определяются по данным анализируемого ИК изображения, где выбираются тестовые участки, температура поверхности которых соответствует участкам воды при температуре замерзания и участкам «толстого» (толщина >120 см) заснеженного льда. При одинаковых гидрометеорологических условиях из множества эталонных значений для данных на время приема изображения выбираются коэффициенты подобия, равные рассчитанным, и определяются температурные интервалы, соответствующие выбранным дискретным интервалам толщины льда. На изображении ледяного покрова участки с заданными интервалами толщины льда выделяются с помощью палитры цветов. В качестве тестовых участков на ИК изображении, соответствующих поверхностной температуре или яркости пикселей «толстого» заснеженного льда, выбирают участки изображения земной заснеженной поверхности, расположенной вблизи исследуемого ледяного покрова. 2 з.п. ф-лы, 1 табл.

Система мгновенного компьютерного распознавания объектов (СМКРО) выполнена с возможностью записи, хранения, стирания, воспроизведения и распознавания информации, включающая в себя компьютер, устройство управления электронными приборами (УУЭП), управляемое компьютером, запоминающе-распознающий блок (ЗРБ) страниц памяти (СП), входные выводы которого подключены к УУЭП, управляемому компьютером, а выходные - к считывающему устройству компьютера. ЗРБ состоит из страниц памяти (СП), представляющих собой плату с тиристорно-стабилитронными ячейками (ТСЯ). Управляющие электроды (УЭ) каждого тиристора ТСЯ СП соединены с аналогичными УЭ соседних СП, образуя систему входных выводов ЗРБ. Выходные выводы стабилитронных цепочек (ВВСЦ) ТСЯ тоже соединены с аналогичными ВВСЦ соседних СП, образуя систему выходных выводов. Принцип запоминания и мгновенного распознавания заключается в том, что нормализованный контур, который нужно запомнить в ЗРБ, выводится на экран монитора. Компьютер рассчитывает контур тиристоров, которые нужно открыть на данной СП, чтобы контур электрического тока, протекающего по этим замкнутым в электрическую цепь тиристорам на СП, был аналогичен контуру изображения на экране монитора, что и означает запоминание и сохраняется в памяти, пока по сигналу компьютера не обесточится данная электрическая цепь. Для открытия этих тиристоров УУЭП под управлением компьютера посылает на входные выводы ЗРБ, соединенные с УЭ тиристоров СП, контур которых совпадает с контуром запоминаемого изображения, открывающие управляющие импульсы (УИ). Для распознавания объекта по контуру его нормализованного изображения или только по его фрагменту, выведенному на экран монитора, компьютер определяет координаты входных выводов ЗРБ, соответствующих контуру распознаваемого объекта, и посылает на них УИ. Компьютер для более точного распознавания объекта по его фрагменту создает систему передвижных шин, выделяющих часть контура изображений шаблонов, в соответствии с которыми производит распознавание. На той СП, на которой контур электрического тока, текущий по тиристорам ТСЯ контура запомненного изображения шаблона, совпадает с контуром распознаваемого объекта, ток, текущий по контуру тиристоров ТСЯ, увеличивается, что ведет к пробою стабилитронных цепочек (СЦ) ТСЯ и появлению потенциала на выходных выводах ЗРБ, контур которых аналогичен контуру распознаваемого объекта. Компьютер, считывая контур выходных выводов ЗРБ с потенциалом, выводит контур распознанного изображения - изображения шаблона на экран монитора с данными о нем или выдает сигнал о распознавании исполнительному органу. Технический результат - повышение достоверности распознавания и расширение возможностей распознавания. 2 н. и 20 з.п. ф-лы, 6 ил.

Настоящее изобретение относится к системам идентификации изображений, направлено на повышение производительности и надежности анализа изображения в системе идентификации изображения и включает в себя ряд функций оценивания изображения, предназначенных для быстрой обработки части имеющихся данных изображения и для обеспечения обратной связи пользователю системы в отношении качества и аутентичности изображения. Техническим результатом является увеличение скорости и улучшение качества идентификации изображений. Настоящее изобретение предусматривает функции, предназначенные для создания моделей изображения на основании исходных данных изображения и для занесения таких моделей изображения в поисковую базу данных, а также функции сравнения одной модели изображения с другой и функции для осуществления быстрого определения, какая, если она имеется, из моделей изображения в поисковой базе данных проявляет требуемый уровень подобия, при сравнении с целевой моделью изображения. 3 н. и 9 з.п. ф-лы, 49 ил, 2 табл.

Изобретение относится к автоматике и цифровой вычислительной технике. Его использование при построении устройств автоматического чтения печатных и рукопечатных текстов позволяет получить технический результат в виде повышения надежности распознавания символов. Устройство содержит блок формирования изображений, блок сравнения, умножитель, накапливающий сумматор, блок принятия решений, блок памяти эталонов, блок памяти весовых коэффициентов и блок управления. Технический результат достигается за счет того, что в него введены блок нормировки изображений, который состоит из последовательно соединенных блока суммирования и контроля, блока выбора шаблона и блока модификации изображений, и блок формирования весовых коэффициентов, который состоит из последовательно соединенных блока формирования полей семантической значимости, блока упорядочивания полей семантической значимости, блока вычисления коэффициентов семантической значимости и блока формирования остаточных полей семантической значимости. 4 ил.

Изобретение относится к оптическому распознаванию символов. Его использование при распознавании текста, введённого в поля шаблона, обеспечивает технический результат в виде повышения возможности коррекции искажений в изображениях машиночитаемых форм. Этот результат достигается за счёт того, что назначают одну из форм шаблона или изображения в качестве изменяемой формы, а другую – неизменяемой; выделяют на форме изображения те области, которые содержат искажения; подразделяют все объекты на форме на несколько типов по надежности идентификации на изображении; назначают каждому объекту на форме изображения уровень надежности идентификации; для каждой области и для объектов каждого типа: устанавливают соответствие между тождественными объектами формы изображения и формы шаблона, вычисляют частные коэффициенты коррекции искажений пространственных параметров изменяемой формы, вычисляют единый обобщенный коэффициент коррекции пространственных параметров для изменяемой формы и корректируют пространственные параметры изменяемой формы с учетом этого единого коэффициента. 2 с. и 30 з.п.ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к области оптического распознавания символов, а именно к способам распознавания текстовых документов, содержащих фрагменты, написанные на разных языках, из растрового изображения. Его применение позволяет получить технический результат в виде повышения качества распознавания языковой принадлежности текста, большая чувствительность к ошибкам, увеличение быстродействия. Этот результат достигается благодаря тому, что способ включает в себя, в частности, следующие этапы: формирование, по крайней мере, одной гипотезы о языковой принадлежности группы символов как слова, принятие или отклонение гипотезы о языковой принадлежности группы символов как слова, причем этап формирования гипотезы о языковой принадлежности группы символов как слова в свою очередь состоит, по крайней мере, из следующих действий: выбора перечня используемых лингвистических моделей, модельной оценки слова. 11 з.п. ф-лы, 1 ил.

Изобретение относится к области оптического распознавания текста из растрового изображения. Его применение позволяет получить технический результат в виде повышения качества предварительного анализа информации растрового изображения, уменьшения числа необходимых специальных процедур, повышения чувствительности к ошибкам. Этот результат достигается благодаря тому, что способ включает в себя следующие этапы: подразделение информации растрового изображения на уровни, отличающиеся степенью сложности; разбиение этой информации объекты; установление принадлежности каждого объекта одному из уровней сложности; установление иерархических связей между объектами разных уровней сложности; установление взаимосвязи между объектами одного уровня сложности; проведение анализа свойств объектов, включающий, по меньшей мере, следующие шаги: выдвижение гипотезы о свойствах анализируемого объекта, проверку гипотезы о свойствах анализируемого объекта, корректировку информации о свойствах связанных объектов того же или других уровней сложности. 5 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области специализированных устройств вычислительной техники и может быть использовано для распознавания объектов, когда эталонные и наблюдаемые двумерные изображения заданы в виде нечетких множеств. Техническим результатом является расширение функциональных возможностей устройства за счет обеспечения распознавания требуемого объекта в группе объектов или при пространственном положении наблюдаемого объекта. Указанный результат достигается за счет того, что устройство содержит блок формирования координат, блок формирования функций принадлежности эталонного изображения объекта, блок формирования модулей разностей функции принадлежности, три блока формирования минимума, блок вычитания, два последовательных сумматора, два регистра, блок формирования показателя степени достоверности, блок формирования функций принадлежности наблюдаемого изображения объекта, блок памяти, блок выделения признака объекта, входы которого соединены с выходами блока памяти, регистр признака объекта и дешифратор. 3 ил.