Суть методу масок

Для розпізнавання зображень використовують різноманітні методи. Одним із найпростіших методів є метод масок. Метод масок полягає у порівнянні розпізнаваного зображення з декількома спеціально підібраними зображеннями – масками, тобто у відшуканні тієї маски, з якою це зображення найбільш схоже. Величину, що характеризує подібність, вимірюють, проектуючи розпізнаване зображення на маску-трафарет, що є зображення, нанесене на прозорий носій інформації, і вимірюючи сумарний світловий потік, який пройшов через маску. При цьому яскравість зображення, що розпізнається, в кожній точці площини маски множиться на коефіцієнт прозорості маски в цій точці, і ці добутки сумуються по всій площині. Отже, сумарний світловий потік моделює функції, що характеризують яскравість зображення та прозорість маски. Іноді розпізнаванню передує дискретизація зображення.

Крім вищеописаного, метод масок - це також метод розпізнавання, заснований на обчисленні скалярних добутків сигналу, що розпізнається, з деякими фіксованими векторами та на знайдені вектора, які дають найбільше значення цього добутку. Обчислення скалярних добутків реалізується засобами комп'ютерної техніки. Хоча вважається, що метод масок застосовний лише для розпізнавання простих зображень, метод масок досить ефективний для розпізнавання, наприклад, друкованих текстів фіксованого шрифту в різних автоматах, які зчитують.

Наприклад, метод масок можна використовувати для виявлення осіб. Найпопулярніший сьогодні підхід – це детектування осіб із використанням каскадів Хаара. Каскади Хаара – набори масок, прямокутних вікон, кожне з яких є зображенням з якимось чорно-білим візерунком. Таких масок може бути безліч. У цьому методі маски накладаються на різні частини кадру і за допомогою цього накладання програма визначає, чи є особа. Накладення маски на певну частину кадру дає числове значення – результат згортки маски з кадром: програма складає яскравість всіх пікселів зображення, що потрапили при накладенні в білу частину маски, а також яскравість всіх пікселів, що потрапили до чорної частини маски, потім обчислює різницю цих значень. Результат згортки порівнюється з граничною величиною. Популярність даного підходу визначається тим, що згортка обчислюється дуже швидко і просто - достатньо виконати лише три операції для кожного прямокутного елемента маски.