СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
.1 Постановка задачи распознавания
.2 Предметная область автоматизации процессов
.3 Условия применения и технические требования для работы программно-аппаратной платформы
.4 Обзор используемых программных и технических средств
. ОБЗОР СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ
.1 Системы технического зрения Omron
.2 Система распознавания лиц VOCORD Face Control
.3 Система распознавания текста ABBYY FineReader
.4 Система распознавания номеров автотранспортных средств AutoTRASSIR
. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
.1 Контекстная диаграмма
.2 Диаграмма IDEF0
.3 Диаграмма IDEF3
. АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОГРАММНО - АППАРАТНОЙ ПЛАТФОРМЫ
.1 Распознавание изображений
.2 Алгоритмы и методы, применяемые в программе
.2.1 Нахождение границ объекта
.2.2 Выявление признаков объектов
.2.3 Алгоритм хеширования MD5
.3 Построение общего алгоритма работы
. НАДЕЖНОСТЬ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
.1 Понятие надежности
. ОБЗОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
.1 Панель администрирования
.2 Редактирование кода программы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ А Функциональная схема программно - аппаратной платформы
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Структурная схема программно - аппаратной платформы
ПРИЛОЖЕНИЕ В Листинг программы
ВВЕДЕНИЕ
В последнее время очевиден прогресс микроэлектроники в развитии устройств регистрации изображений. Расширилась сфера их применения: камеры видеофиксации используют в различных сферах человеческой деятельности.
Наряду со стремительным развитием устройств регистрации изображений создается математическое обеспечение обработки изображений, что позволяет говорить о системах технического зрения, конечным "продуктом" которых является не само изображение, а параметры контролируемого процесса.
Таким образом, для любого случая можно создать систему технического зрения (СТЗ). Главное ее предназначение заключается в дополнении или даже замене человека в сферах деятельности, сопряженных со сбором и анализом зрительной информации [1].
Большое количество технических сфер в существенной степени ориентируются на развитие систем, в которых информация имеет характер изображений.
Изображение, которое можно воспринимать как двумерный сигнал, является более емким носителем информации, нежели обычный одномерный сигнал. Решение научных и инженерных задач в работе с визуальной информацией требует особых усилий, опирающихся на знание специфических методов. Особенно это проявляется при разработке новых видов информационных систем, решающих задачи, которые в науке и технике ранее не решались, но их решение на данный момент становиться возможным благодаря применению информации визуального характера[2].
Целью выпускной квалификационной работы является применение алгоритмов системы технического зрения в программно-аппаратной платформе системы анализа бинарных образов распознаваемых объектов, способной принимать решения о реальных физических объектах, основываясь на воспринимаемых изображениях.
Выпускная квалификационная работа состоит из шести разделов.
В первом разделе составлено общее описание предметной области и поставленной задачи. Рассмотрены функции, которые должны быть реализованы в данной задаче. Кроме того изложено назначение и цели создания программно-аппаратной платформы. Приводится описание программных средств, которые были применены в ходе разработки платформы, условия применения и требования организационного, технического и технологического характера. Описываются требования к персональному компьютеру и операционной системе.
Второй раздел выпускной квалификационной работы содержит примеры существующих систем анализа образов распознаваемых объектов и описание особенностей их работы.
В третьем разделе функционально-ориентированного проектирования программно-аппаратной платформы представлена функциональная модель с использованием методологии IDEF3 и их декомпозиция на составляющие процессы. Так же выполнено построение диаграмм.
Четвертый раздел данной работы содержит структуру и алгоритмы функционирования программно-аппаратной платформы. Представлена обобщенная схема решения задачи и алгоритмизация осуществления отдельных модулей задачи.
Пятый раздел включает оценку надежности разработанного программного средства. Производится расчет основных показателей надежности, рассматриваются модели надежности. Для рассмотрения были выбраны модель Коркорэна, в данной модели не используются параметры времени тестирования, учитывается только результат N испытаний, а так же модель Муса, которая относится к динамическим моделям непрерывного времени, это означает, что в процессе тестирования фиксируется время выполнения программы (тестирования) до очередного отказа.
В шестом разделе описана компьютерная реализация системы, представлено
руководство пользователя и руководство администратора.
. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
.1 Постановка задачи распознавания
Распознавание объектов представляет собой задачу отнесения исходных данных (входящей информации) к определенному классу путем выделения существенных признаков и параметров распознаваемых объектов[5].
Воспользовавшись математическим языком (язык оперирующий точными понятиями и состоящий из высказываний с универсальными символами) при постановке задачи распознавания, заменим экспериментальную часть математическими доказательствами и логическими рассуждениями.
Представление множества различных объектов является традиционной постановкой проблемы распознавания объектов[2]. Следует систематизировать данные множества объектов. Известно: информация о классах, представление данных об объектах, принадлежность которых к определенному классу неизвестна. Требуется согласно известным данным о классах и описании объектов выяснить, к какому классу причисляется тот или иной объект.
Данную задачу можно распределить на две части: обучение и распознавание. Обучение будет выполняться с помощью демонстрации отдельных объектов, с указанием их принадлежности к конкретному классу [5].
При распознавании можно загрузить в компьютер большое количество различных известных образов-эталонов объектов и сопоставлять им неизвестные образы, которые поступают в систему для дальнейшего распознавания.
Система распознавания при поступлении объекта обрабатывает его изображение, далее она выделяет характерные признаки данного объекта, качественные или количественные. Одной из проблем распознавания объекта является выбор исходного описания: структурный или геометрический подход. Геометрический подход основывается на различии форм объектов. Структурный же основан на анализе элементов объектов. В этом случае в первую очередь выделяют части всех объектов, а так же характеристики их расположения относительно друг друга. Полученные данные составляют исходную базу данных, на ее основе можно строить разные гипотезы. Из них выбирают наиболее подходящие для конкретного случая, далее идет описание общего образа данных объектов, он применяется для идентификации других объектов [4, 12].
Для задачи распознавания образов требуется разработка гибкой системы распознавания, которая могла бы классифицировать все входящие образы определенного класса. В ходе выполнения работы спроектируем прототип программного средства, который позволит анализировать и тестировать различные подходы для выполнения поставленной задачи.
Выше было отмечено, что системы распознавания на первом этапе обрабатывают входящие изображения с целью выделения наиболее значительных признаков. Они могут содержать конкретные участки изображения или иметь общий характер.
Задачи для данной работы:
- изучить математические алгоритмы и методы, использующиеся при автоматизации обработки входящих изображений для выделения черно-белого изображения;
- составить алгоритм для обработки входящих и исходящих данных, с последующей их идентификацией к одной из групп, для автоматизации технического процесса. Данная задача может быть разделена на три этапа: выделение объекта на входящем изображении, подготовка изображения к распознаванию и непосредственно само распознавание объекта;
- разработать систему анализа образов объектов распознавания.
1.2 Предметная область автоматизации процессов
Автоматизация различных процессов подразумевает внедрение автоматических устройств, которые реагируют на большое количество изменений в характеристиках внешней среды. Это означает реализацию основных отличительных черт принципов распознавания, обеспечение реагирования на совокупность изменений.
На сегодняшний день автоматизация процессов представляет собой один из подходов к управлению процессами на основе применения информационных технологий. Данный подход позволяет осуществлять управление операциями, информацией, данными, ресурсами за счет использования компьютеров и программного обеспечения, которые сокращают степень участия человека в процессе, вплоть до полного его исключения. За счет этого, существенно увеличиваются возможности различных сложных систем, выполняющих множество разнообразных аналитических, информационных и логических задач. Кроме того качество работ, выполняемых человеком, зависит от множества различных факторов (опыта, знаний, добросовестности, психологического состояния и т.д.). Для механизма не существует этих факторов, если он исправен, то функционирует постоянно, выполняя поставленные задачи.
Из вышеописанного, можно выделить основные причины для замены участия человека в задачах распознавания объектов:
- освобождение человека от однотипных монотонных действий;
- увеличение скорости принимаемых решений;
- уменьшение количества ошибок в поставленных задачах.
Для успешного решения задачи распознавания объектов и проектирования систем анализа образов требуется исследовать психологию машинного зрения. Изучить структуру восприятия зрения человека и перенос ее на машины с использованием алгоритмов.
Кибернетика дает возможности в исследование вопроса распознавания объектов ввести количественные методы, то есть представить процесс распознавания математическими методами.
1.3 Условия применения и технические требования
для работы программно - аппаратной платформы
Для работы программно - аппаратной платформы анализа образов объектов распознавания необходим персональный компьютер с минимальными системными требованиями:
процессор Intel Core i3 с тактовой частотой 3.0 ГГц и более, для выполнения расчетов;
оперативная память объемом от 4 Гб;
достаточное количество свободного дискового пространства;
1 Гб видеопамяти или более;
монитор с разрешением 1366x768;
мышь/клавиатура
На ПК должна быть установлена операционная система от Windows 7 до Windows 10. Данная система должна обеспечивать бесперебойную работу длительное время, сбои в работе компьютера должны быть исключены или хотя бы сведены к минимуму.
При выборе ОС определяющими факторами являются:
- поддержка сетевых технологий;
- возможность использования различных устройств ввода-вывода;
- быстродействие;
- быстрая настройка новых аппаратных средств;
- поддержка операционной системы производителем;
- наличие справочной службы для пользователей;
- наличие дружественного интерфейса;
- совместимость с другими операционными системами;
- поддержка новых информационных технологий.
К программно - аппаратной платформе с функцией распознавания образов объектов и их анализа предъявляется ряд требований:
а) простота использования;
б) поддержка функций анализа и обработки изображений, последующее накопление и хранение в программе необходимой информации;
в) интегрируемость новых компонентов, то есть добавление новых функций распознавания для более результативного решения поставленных задач;
г) возможность расширения установленной платформы с помощью добавления нового оборудования или заменой старого на более актуальные версии;
д) предотвращение несанкционированной деятельности с системой, изменения настроек.
Данная платформа обеспечит реализацию следующих функций:
- обработка изображений и преобразование их в бинарный код;
- разработка метода распознавания и анализа плоских изображений;
- генерация случайных изображений;
- создание базы данных эталонов для идентификации изображений при помощи сравнения с эталонами;
- вывод результатов обработки и сортировки изображений.
1.4 Обзор используемых программных и технических средств
программа распознавание текст лицо
Система программнно-аппаратной платформы анализа образов объектов распознавания разработана в среде программирования Borland Delphi 7 и СУБД MySQL.
Borland Delphi представляет собой среду быстрой разработки приложений, в которой в качестве языка программирования используется язык Delphi. Delphi - строго типизированный объектно-ориентированный язык, в основе которого лежит Object Pascal. Delphi является мощным и простым в использовании инструментом для создания автономных программ, обладающих графическим интерфейсом (GUI) или консольных приложений (программ без графического интерфейса)[16].
Delphi соединяет в себе компилятор языка программирования Object Pascal, интегрированную среду разработки (IDE), библиотеку визуальных компонентов VCL, средства для работы с базами данных (BDE) и многое другое. С его помощью можно решить практически любую программистскую задачу, включая работу с базами данных, написание web - приложений, экранных заставок, системных утилит и прочего.
В состав Delphi 7 включена технология моделирования и проектирования приложений UML, что позволяет эффективно создавать свои приложения с помощью средств реорганизации кода и визуального моделирования. Возможности программного средства по реинжинирингу, интеграции и визуализации дают возможность создавать высококачественные проекты, применяя готовые шаблоны проектирования и создавая более крупные модели.- это одна из самых популярных и самых распространенных СУБД (система управления базами данных). Она может обрабатывать большой объем информации, но наиболее часто ее используют для работы в малых и средних приложениях[12, 13].отличатся хорошей скоростью работы, надежностью и гибкостью. Работа с ней не вызывает больших трудностей. Чаще эта СУБД используется в качестве сервера, к которому обращаются локальные или удалённые клиенты, но в дистрибутив так же входит библиотека внутреннего сервера, которая позволяет подключать MySQL к автономным программам. Кроме того она является бесплатной и распространяется на условиях общей лицензии GNU (GPL, GNU Public License).
Основные преимущества СУБД MySQL:
- простота в работе - установка и администрирование MySQL довольно просты, дополнительные приложения, например GUI, позволяет легко работать с БД;
- богатый функционал - MySQL поддерживает большинство функционала SQL, языка запросов, который применяется во всех современных СУБД;
- безопасность - большое количество функций обеспечивающих безопасность, которые поддерживается по умолчанию;
- масштабируемость - MySQL легко работает с большими объемами данных и легко масштабируется;
- скорость - упрощение некоторых стандартов позволяет MySQL значительно увеличить производительность, так же она считается одной из самых быстрых баз данных на сегодняшний день;
- аппаратная совместимость - MySQL функционирует под управлением различных версий UNIX систем, а так же под управлением систем Windows и OS/2.