Поиск оптимальной матрицы
W
(
q
+1)
требует теоретических и
практических исследований и будет предложен в следующих работах.
Далее подразумевается, что значения матрицы найдены и стабильны,
на их основе можно рассчитать значения вершин и сформировать
согласованную во всех доменах матрицу преобразований
T
i
2
R
n
×
Q
.
Кластеризация паттернов.
Задача этого раздела — имея матрицу
преобразований для
N
кадров
T
2
R
n
×
2
Q
×
(
N
−
1)
, предложить модель,
позволяющую с помощью описания (1) определять факт наличия пат-
терна поведения, а с помощью матрицы (2) относить его к одному из
известных типов или к некоторому новому типу, т.е. обобщать накоп-
ленные знания на новые последовательности изображения.
Важное допущение — постоянный или априори известный интер-
вал между изображениями, измеряемый во временных единицах или
номерах кадров. Это допущение аналогично постоянному интервалу
между двумя точками изображения в пространстве, равному одному
пикселю (или в других единицах). Для всех анализируемых последо-
вательностей также подразумевается одинаковый размер изображения.
Паттерн поведения как преобразования метаграфа.
Необходи-
мо учитывать, что последовательности изображений могут иметь раз-
личную частоту съемки (fps), каждый человек обладает индивидуаль-
ными особенностями воспроизведения паттерна во времени и паттер-
ны инерционны.
С позиции преобразований метаграфов паттерн поведения лица
AU
C
1
2
C
1
уникально определяется через непрерывную последова-
тельность векторов преобразований на фиксированных позициях на
интервале
[
i, i
+
n
C
1
]
из последовательности
Φ
(
i
2 {
1
, . . . , N
−
n
C
1
}
)
в домене
D
q
:
A
U
C
1
D
q
=
h
T
iD
q
, . . . ,
T (
i
+
n
C
1
−
1
)
D
q
i
2
R
n
×
2
Q
×
n
C
1
,
где
T
tD
q
= [T
1
, . . . ,
T
n
]
т
2
R
n
— вектор преобразований от кадра
t
к
t
+1
в домене
D
q
;
t
2 {
i, . . . , i
+
n
C
1
}
;
m
C
1
= [
m
1
, . . . , m
n
]
— вектор ин-
дексов, соответствующих индексам элементов векторов
4
g
iD
q
,
4
w
iD
q
(см. (2)), такой, что
m
i
= 0
, если
|
T
i
|
< τ
0
,1 иначе, вектор
m
C
1
фик-
сирован в пределах кластера
C
1
с учетом функции ошибки;
n
C
1
—
длительность паттерна, которая может варьироваться между экзем-
плярами одного класса.
Синтезированный пример последовательности преобразований, в
котором каждый паттерн порождает преобразования только в одном
из доменов, показан на рис. 5,
а.
Однако на практике большинство
паттернов порождают изменения как минимум в двух доменах (на-
пример, распределение яркости и текстура). Это тем более касается
таких сложных паттернов, как “улыбка”, “выражение агрессии” и др.
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2014. № 4 45
