способ распознавания образов в оптико-цифровых корреляторах

Формула изобретения

Способ распознавания образов в оптико-цифровых корреляторах, состоящий из операций:

а) вводят в цифровую часть коррелятора амплитудные изображения объекта распознавания а_вх(х,у) и эталонного объекта а_эт(х,у);

б) преобразуют амплитудное изображение а_вх(х,у) в фазовое изображение _вх(х,у), которое вводят во входную плоскость оптической части коррелятора посредством пространственного модулятора света;

в) преобразуют амплитудное изображение а_эт (х,у) в фазовое изображение _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, что

в б) и в) изображения а_вх(х,у) и а_эт(х,у) преобразуют в синтезированные фазовые изображения _вх(х,у) и _эт(х,у) с помощью итерационного алгоритма Фурье-преобразования для получения, независимо от типа объекта, унифицированного ( - подобного) корреляционного сигнала с максимальным отношением сигнал/шум, причем число необходимых итераций при расчете синтезированных фазовых изображений определяется по минимуму дисперсии согласно формуле

где - символ дельта-функции, прямое (обратное) Фурье-преобразование, - полная энергия эталонного объекта, k - число итераций.

Описание изобретения к патенту

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 а _вх(х,у) и эталонного объекта а_эт(х,у);

2) получают из а_вх(х,у) фазово-кодированный объект _вх(х,у), который вводят во входную плоскость Р₂ оптической части коррелятора (2) посредством ПМС ₁;

3) получают из а_эт(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 Р ₄ 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 а_max и рассчитывают фазово-кодированный объект по формуле

(x,y)=exp(ia(x,y) /a_max)

где

=3.1415926, i - мнимая единица.

В п.3. эталонный Фурье-фильтр получают так: над фазово-кодированным объектом _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 а_вх(х,у) и а _эт(х,у) преобразуют в синтезированные фазовые объекты (СФ - объекты) ^˜ _вх(х,у) и ^˜ _эт(х,у) с помощью итерационного алгоритма Фурье-преобразования [12, 13] для получения, независимо от типа объекта распознавания, унифицированного - подобного корреляционного сигнала ( означает дельта-функцию [2]) с максимальным отношением сигнал/шум.

СФ-объекты обладают следующими свойствами:

а) все ^˜(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 -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 а_вх(х,у) и эталонного объекта а_эт(х,у);

2) получают из a_вх(x,у) СФ-объект ^˜ _вх(х,у) и вводят его во входную плоскость Р₂ коррелятора посредством ПМС₁ ;

3) получают из а_эт(х,у) СФ-объект ^˜ _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 ^˜(х,у);

5) регистрируют сигнал г^˜ (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 -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 , 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, ПЗС ₂ - камеры ввода изображений и регистрации корреляционных сигналов, соответственно; К, Л₁, Л₂ коллиматор и Фурье-объективы, соответственно; ЭВМ; ПМС₁, ПМС ₂ - 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 ₂₅=0.004.

Из фиг.2.F видно, что автокорреляционная функция для СФ-объекта является -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 I_S и I_N - интенсивности сигнала и шума.

Сравнивая результаты двух способов распознавания, видим, что предложенный способ дает возможность:

а) формировать однотипные ( -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 литература

1. 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.