Робастность

Материал из Техническое зрение
Версия от 21:11, 20 февраля 2020; JIoku (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Алгоритмы, решающие прикладные задачи машинного зрения, должны работать на реальных изображениях. В то же время каждый, кто на практике пытался конструировать алгоритмы обработки реальных изображений, хорошо знает, насколько изменчивы и неформализуемы могут быть факторы, влияющие на процесс их обработки и анализа. Вот только основные из этих факторов:


  1. $\textit{помехи и "шум"}$ - имеют десятки видов источников возникновения, к числу которых можно отнести несовершенство сенсоров приемо-передающей аппаратуры и аппаратуры оцифровки изображений, трудные условия съемки, недостаток освещения и ряд других;
  2. $\textit{сложный текстурированный фон}$, на котором должно происходить обнаружение объектов, например, обнаружение штриховой наклейки на схожей с ней по структуре газетной странице и т. п.;
  3. $\textit{эффекты загораживания (заслонения)}$ одних объектов другими объектами, как правило, не определенной заранее формы, например - облако на космофотоснимке и т. п. загораживающие помехи;
  4. искажающие $\textit{оптические эффекты}$ в виде различных расфокусировок, дисторсий объективов, ракурсных искажений и др.;
  5. $\textit{эффекты резкой смены освещения}$, блики, тени, особенно в динамически меняющихся сценах;
  6. $\textit{разнообразие и изменчивость самих объектов}$ - переменная структура (как у текстовых строк, автомобильных номеров или штриховых кодов), возможные дефекты, временные изменения формы (сгибание--разгибание конечностей, движение механических частей машин), вегетационные циклы для растительности и т. п.;
  7. $\textit{эффекты изменения среды между сенсорами и объектами наблюдения}$ - задымление, атмосферные осадки, пыль, искусственные помехи и многое другое;
  8. $\textit{несинхронность регистрации и обработки данных}$ в динамических задачах, связанная с ограничениями быстродействия компьютерных средств хранения и анализа изображений - особенно критична для промышленных приложений с заданным временем реакции на событие. Сюда же можно отнести также сбои в компьютерных программах обработки.

Отсутствие формализованного описания ключевых факторов, вносящих неопределенность в процесс обработки, приводит к тому, что, в отличие от многих других областей обработки сигналов, говорить о существовании единственного оптимального алгоритма для решения той или иной задачи обработки изображений практически невозможно. Так, например, только для задачи сегментации графики и текста на цифровых изображениях документов придуманы сотни принципиально различных алгоритмов. При разработке реальных алгоритмов в настоящее время стандарт "де факто" состоит в проверке эффективности работы сконструированных алгоритмов на больших выборках реальных данных или изображениях, содержащих по возможности все неприятные ситуации. Такие алгоритмы, которые обладают устойчивостью к значительным искажениям и меняющимся факторам, принято называть устойчивыми или $\textit{робастными}$. Робастность следует считать первым основным практическим требованием при разработке алгоритмов машинного зрения.

Полезные ссылки

  1. ☝ К началу
  2. ☜ Требования к алгоритмам машинного зрения
Личные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты