تعداد نشریات | 39 |
تعداد شمارهها | 1,175 |
تعداد مقالات | 8,460 |
تعداد مشاهده مقاله | 6,348,293 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,599,452 |
بهبود تشخیص اشیا خطرناک موجود در تصاویر x-ray در بازرسی های امنیتی و نظامی با استفاده از رویکردهای پردازش تصویر | ||
پدافند الکترونیکی و سایبری | ||
مقاله 9، دوره 10، شماره 4 - شماره پیاپی 40، بهمن 1401، صفحه 81-89 اصل مقاله (1.01 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
کوروش داداش تبار احمدی* ؛ علی اکبر کیایی | ||
استادیار، گروه هوش مصنوعی و رباتیک، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران | ||
تاریخ دریافت: 02 اسفند 1400، تاریخ بازنگری: 07 اردیبهشت 1401، تاریخ پذیرش: 18 مرداد 1401 | ||
چکیده | ||
تشخیص اشیاء خطرناک موجود در تصاویر کسب شده توسط اسکنرهای X-ray در بازرسی امنیتی، نقش مهمی در محافظت از فضای عمومی در برابر تهدیدهای امنیتی مانند تروریسم و وقوع جرایم خطرناک ایفا کرده است. انجام عملیات تشخیص، توسط فرد خبره علیرغم ویژگیهای قابل توجهی که سیستمهای حسی و بینایی انسان داراست؛ به دلیل طاقت فرسا بودن، بدون توقف بودن، وابستگی بیش از حد به خطای انسانی و... از ارزش عملیاتی پایینی برخوردار است. یک راه حل مناسب برای موقعیتهای مشابه استفاده از سیستمهای بینایی ماشین میباشد. ما در این مطالعه قصد داریم که ابتدا در یک فاز آموزشی با قطعهبندی سخت شی خطرناک مورد نظر در تصاویر x-ray موجود در پایگاه داده SIX-ray را بررسی کنیم و با استخراج ویژگیهای این اشیاء توسط الگوریتم SURF که قابلیت استخراج ویژگی حتی در شرایط پیچیده و بهم ریخته را دارد، یک پایگاه داده از ویژگیهای اشیاء در ابعاد و زوایای مختلف تهیه کنیم. سپس در فاز تشخیص، تصویر آزمایشی ابتدا از یک مرحله قطعهبندی نرم عبور میکند و سپس ویژگیهای تصویر توسط الگوریتم SURF استخراج میشود. ویژگیهای استخراجشده با ویژگیهای شیء موجود در پایگاه داده آموزش مطابقت داده میشوند و سپس احتمال حضور شی که از نسبت تعداد ویژگیهای منطبق شی بر تعداد کل ویژگیهای موجود در شی به دست میآید، برای هریک از موارد محاسبه میگردد و تطابقها با بیشترین احتمال وارد مرحله بعد میشوند. پس از یافتن تطابقهای معتبر با بیشترین احتمال، با استفاده از الگوریتم اجماع نمونه برآوردگر -M (MSAC) ویژگیهای منطبق اشتباه که از پس زمینه تصویر نشأت گرفتهاند حذف میشوند. در نهایت، انتقال دوبعدی (Affine transformation) بین جفت نقطههای تطبیق هریک از حالتهای معتبر با تصویر ورودی به دست میآید و به کمک این انتقال و ابعاد شی، یک مربع پیرامون شیء رسم میشود و مکان شیء تشخیص داده میشود. در ادامه به تشریح کامل فاز آموزش و تشخیص و نتایج حاصل از داده های SIX-ray پرداخته میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
تصاویر X-ray؛ پردازش تصویر؛ الگوریتم SURF؛ تشخیص شی خطرناک | ||
مراجع | ||
[1] S. M. Kharashadizadeh,V. Azadzadeh, & A. M. Latif, "Detection of digital images containing nudity using neural networks and support vector machines," Electronic and Cyber Defense, vol. 4, no. 4, pp. 79-88, 2017.(In Persian) [2] H. Muslimi, A. Abbaspour Kazeruni, & A. Rabbani Nejad, "Identification from the Veins of the Back of the Hand in Infrared Images Using SVM Classification," Electronic and Cyber Defense, vol. 5, no. 3, pp. 27-38, 2017. (In Persian) [3] R. Gesick, C. Saritac, & C.C. Hung, "Automatic image analysis process for the detection of concealed weapons," in Proceedings of the 5th annual workshop on cyber security and information intelligence research: cyber security and information intelligence challenges and strategies, pp. 1-4, 2009. [4] J. Chan, A. Omar, J. P. O. Evans, D. Downes, X. Wang, & Y. Liu, "Feasibility of SIFT to synthesise KDEX imagery for aviation luggage security screening," in 3rd International Conference on Imaging for Crime Detection and Prevention (ICDP 2009), pp. 1-6, IET, 2009. [5] V. Riffo & D. Mery, "Automated detection of threat objects using adapted implicit shape model," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 46, no. 4, pp. 472-482, 2015. [6] D. Mery, V. Riffo, I. Zuccar, & C. Pieringer, "Automated X-ray object recognition using an efficient search algorithm in multiple views," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops, pp. 368-374, 2013. [7] D. Mery, "Inspection of complex objects using multiple-X-ray views," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 20, no. 1, pp. 338-347, 2014. [8] V. Riffo & D. Mery, "Active X-ray testing of complex objects," Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, vol. 54, no. 1, pp. 28-35, 2012. [9] D. Mery, E. Svec, M. Arias, V. Riffo, J. M. Saavedra, & S. Banerjee, "Modern computer vision techniques for x-ray testing in baggage inspection," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 47, no. 4, pp. 682-692, 2016. [10] D. Mery & A. K. Katsaggelos, "A logarithmic X-ray imaging model for baggage inspection: Simulation and object detection," in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 57-65, 2017. [11] D. Mery & A. K. Katsaggelos. "GDXray: The database of X-ray images for nondestructive testing," Journal of Nondestructive Evaluation, vol. 34, no. 4, pp. 1-12, 2015. [12] C. Miao. "Sixray: A large-scale security inspection x-ray benchmark for prohibited item discovery in overlapping images," in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2119-2118, 2019. [13] H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, & L. Van Gool, "Speeded-up robust features (SURF)," Computer vision and image understanding, vol. 110, no. 3, pp. 346-359, 2008. [14] D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," International journal of computer vision, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, 2004. [15] M. A. Fischler & R. C. Bolles, "Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography," Communications of the ACM, vol. 24, no. 6, pp. 381-395, 1981. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 93 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 101 |