Око за Окой: палеозойский период эволюции компьютерного зрения оставлен далеко позади. Действительно, зрительный аппарат существ, обитавших в глубокой древности, был примитивен так же, как еще недавно были примитивны возможности систем, основанных на подключенных к компьютеру видеокамерах. Этих возможностей хватало, например, только на то, чтобы охранная видеокамера определила, в какую сторону движется силуэт злоумышленника - точно так же, как какой-нибудь австралопитек фиксировал прыжок ископаемого грызуна. Однако, наш австралопитек усиленно развивался и вот теперь компьютерная система стала способна (в рамках поставленной ей задачи) выстроить в своём “сознании” при помощи своего зрительного аппарата образ, показанный на рис. 1: конечно, еще не полная фотореалистичность, но это вопрос, решаемый совершенствованием технологии.
В наличии же достаточного ресурса для совершенствования технологий компьютерного зрения смогла воочию убедиться посетившая Центр Intel по разработке программного обеспечения в Нижнем Новгороде (а изображенные на рисунках эффекты есть результат работы Центра) большая группа журналистов из ведущих компьютерных и деловых изданий Воронежа, Казани, Киева, Минска, Москвы, Нижнего Новгорода, Санкт-Петербурга, Саратова. На встрече с представителями СМИ со-директор Центра Алексей Одиноков рассказал о ключевых направлениях развития технологий Intel, которые были представлены на состоявшемся в конце февраля крупнейшем форуме Intel для разработчиков - IDF (Intel Developer Forum). Особенно подробно он остановился на роли возглавляемого им Центра, призванного воплотить в жизнь многие перспективные проекты, обозначенные руководителями Intel в рамках работы Форума как приоритетные. Речь, в частности, идёт о технологиях многопотоковости (разработка инструментальных средств для программирования многопотоковых систем) и о беспроводных технологиях (программная реализация беспроводных протоколов и совершенствование алгоритмов). И, конечно же, в Центре ведутся работы над компьютерным зрением, пользующиеся растущим признанием специалистов разных стран. С первой частью рассказа об этих работах можно ознакомиться в №№ 3 и 4 “ТКТ” за 2002 г., а сейчас, благодаря поездке в Нижний Новгород, у нас есть возможность более детально рассказать о ведущихся разработках.
То, что мы видим на рис. 1 - иллюстрация к одному из основных применений технологии компьютерного зрения: перспектива замены широкополосных каналов передачи видеоинформации узкополосными, транслирующими синтезированное видеоизображение, скажем, телефонного собеседника (в данном случае это лицевая анимация) в формате MPEG-4. О степени портретной схожести при такой передаче можно судить, сравнив живое и анимированное лица одного и того же человека - сотрудника Intel, работающего в Санта-Кларе. Попутно, как видно из рисунка, технология подменяет собой целый штат гримёров, костюмеров и т. п. персонала, придавая говорящему (выступающему, интервьюируемому) тот “прикид”, какого требует церемониал. Принцип работы системы состоит в том, что на её вход подаётся натуральное видеоизображение человеческого лица, на котором она отслеживает движения глаз, бровей и рта. Изменения именно этих параметров служат основой для воспроизведения на анимированной голове мимики живого прототипа, и этого оказывается достаточно даже для передачи эмоций.
Конкретно, нижегородцами получен опыт полностью автоматического канализирования синтетического видеоизображения лицевой анимации в формате MPEG-4 в режиме реального времени (объём модели в эксперименте составляет 2 МБайт): автоматическое распознавание, кодирование, передача по сети и декодирование параметров лицевой анимации - FAP (Facial Animation Parameters). Для получения анимационных параметров авторы использовали методы автоматической детекции участков лица в комбинации с распознаванием и отслеживанием характерных точек глаз, бровей, рта (вводных для дальнейших FAP-вычислений). Рендеринг синхронизировался с аудиопотоком и сочетался с моделированием ресниц и “морщин выразительности”. Трёхмерное моделирование лица основывалось на триангуляционных сетках (рис. 2) и походило на большинство моделей голов, используемых в анимации. Текстура кожи строилась с использованием известного метода, основанного на комбинации двух ортогональных фотографий: вида слева и фронтального вида, полученных с помощью PC-камеры, когда вид справа представляет собой зеркальное отображение вида слева. После нанесения всех отрезков линий, проходящих через характерные точки, были подобраны три изображения, соединённые вместе вдоль характерных линий (рис. 3). Характерные точки, соединённые характерными линиями, это: вершины черепа, точка на лбу у границы волосяного покрова, точка на внешней стороне брови, вершина между ухом и лицом и т. д. Фронтальный вид остаётся без изменений, в то время как виды слева и справа видоизменяются таким образом, чтобы корреспондироваться с характерными линиями на фронтальном виде.
Нанесение характерных точек - единственная ручная операция в описываемом технологическом процессе, и это, казалось бы, нонсенс, учитывая, что автоматизированы гораздо более сложные операции. Но дело в том, что нанесение точек можно назвать и самой ответственной операцией, поскольку на этих точках основаны все последующие вычисления. Графические разбиения на рис. 4 служат иллюстрацией к решению таких задач, как сегментация лица, нахождение глаз, нахождение рта, нахождение бровей, калибровка лица для FAP-вычислений. От правильного позиционирования центров глаз зависит, в конечном счете, их выражение, нюансы которого определяется и правильной фиксацией точек бровей. От правильного местоположения уголков рта будет зависеть восприятие оттенков речи. Корректность определения исходных параметров точек влияет на итог вычислений параметров новых точек при отслеживании движений глаз, бровей и рта. То есть, как нам представляется, дальнейшая судьба операции нанесения точек будет определяться использованием технологии. Если, скажем, необходимо будет “авторизовать” видеотелефонную систему максимально фотореалистичным говорящим портретом её владельца, то, возможно, нанесение точек будет предметом по-настоящему художественного творчества.
Подобные технологии имеют самые широкие перспективы хотя бы уже потому, что плотно коррелируются с рядом разработок из многих областей промышленности и развлекательной индустрии. В то же время нижегородская разработка по некоторым позициям являет собой революционный продукт - в частности, в том, что касается отслеживания мимики: сегодня особенный интерес вызывают практические результаты исследований на тему использования визуальной информации в качестве механизма управления теми или иными процессами (например, в этом же AVR можно прочесть о том, как в Серпухове разрабатывают системы сопровождения объектов). Или возьмём сюжет на рис. 5, который выглядит как забавный спецэффект, на самом деле иллюстрирует разнообразие возможностей технологии - вспомним аналогичный пример из статьи о виртуальных референтах в “ТКТ” № 2 за 2002 г.: там так же проиллюстрированы свойства формата MPEG-4 (эпизод с раздеванием секретарши в к/ф “Город Зеро”).
В заключение необходимо отметить, что поскольку рассмотренные приложения требуют больших вычислительных ресурсов и на них можно тестировать возможности ПК, то нижегородский Центр можно в известной степени рассматривать как “Центр компетенции” - о чем см. статью в этом же AVR. А. П. Барсуков, журнал "ТКТ", № 6, 2002 г. (через эту ссылку можно бесплатно скачать справочник)

Система видеоанализа движения объектов в пространстве. Система ЗDMotionCheck позволяет осуществлять захват движения объектов в пространстве. Для этого к движимому объему крепится светодиод, называемый маркером. На изображение камер накладывается фильтр и настраивается так, что бы был виден только маркер, благодаря этому, определяется его положение и фиксируется перемещения объекта. Одна камера может фиксировать перемещения в плоскости, две и более - в пространстве. Данные о перемещении объекта обрабатываются, в результате система строит виртуальную модель движения, благодаря которой движение можно воспроизвести на компьютере и рассмотреть с различных углов обзора. Система вычисляет кинематические величины (перемещение, скорость, ускорение) в каждой точке траектории.
В система реализована поддержка скриптов. Под скриптом понимается выполняемый сценарий (алгоритм), записанный на языке высокого уровня и хранимый в текстовом виде. За счет добавления новых скриптов можно в значительной мере расширять возможности системы, а так же осуществлять анализ и оценку движения для различных сфер исследований.
Идея захвата движения с помощью маркеров и видеокамер не нова. Данная технология называется Motion Caption (сокращенно mocap) и широко используется в первую очередь в кино и игроиндустрии для создания анимации виртуальных персонажей. Однако все mocap системы используют очень дорогостоящее оборудование и программное обеспечение, что в значительной степени сужает область их применения. В ЗDMotionCheck для захвата движения используются самые обыкновенные веб- камеры и компьютер. В данном аспекте, на сегодняшний день, аналогов такой системы нет.
Изначально система ЗDMotionCheck разрабатывалась для использования в областях научных исследованиях связанных с анализом и оценкой движения объектов. Однако уже сейчас, ясно, что система может найти широкое применение в нашей жизни. Например, это может быть управления виртуальным оркестром благодаря захвату движения кончика дирижерной палочки, или, при наличии соответствующих скриптов, определение мастерства дирижера. Данная технология может быть использована для манипулирования курсором в различных системах трехмерного проектирования, или "рисования" трехмерных объектов. Уже сейчас система позволяет управлять курсором мышки в ОС Windows.
ЗDMotionCheck довольно молодая система, ее разработка началась в начале 2009 года. Сегодня ведутся работы над дальнейшим совершенствованием системы. В частности, планируется отказаться от видимого спектра излучения светодиодов, используемого для захвата движения, в пользу инфракрасного.
Авторы:
- заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Соловьев Сергей Александрович
- аспирант Оренбургского ГАУ Солдатов Виктор Геннадьевич
- студент Оренбургского ГАУ Станин Михаил Пантелеевич

Прогресс на рынке виртуальных гейш. Электронная ведущая виртуальных новостей Аnanova (рис. 1) и технология её создания были представлены в Москве в рамках проекта Британского совета “Новейшие компьютерные технологии - индустрии развлечений”. Налицо победа феминизма в вещательной сфере: изобретён заслон практике, когда ведущие новостей служат развлечением для своих работодателей, подвергаясь принуждению выполнять внеслужебные обязанности. Зритель это чувствует, читает об этом в бульварной прессе и это отталкивает его от экрана.
Проблема неравноправия полов в медийной сфере не нова: например, актриса Алла Демидова на конгрессе феминисток в Париже делала доклад о театральном феминизме. Ну так Демидова на экране в своих ролях всегда казалась злой (как, впрочем, и ТВ-ведущие с их натянутыми улыбками и повелительными интонациями при обращении к корреспондентам в эфире - а как они обращаются к окружающей обслуге когда эфир выключен, лучше и не говорить). Кстати, как-то кинорежиссёр Кира Муратова неодобрительно отозвалась о фильмах, снятых феминистками, как об очень злых. На телевидении же информацию и развлечения объединяет то, что они действуют как раздражитель: в теории телевидения под информационной ёмкостью изображения понимают его максимальную энтропию.
Этот гордиев узел всеобщей озлобленности и рубит Ananova, чьё лицо на экране всё менее отличимо от живого женского (рис. 2: интересно, что выбран типаж актрисы Валентины Теличкиной, не характерный для современных ТВ-ведущих). Такое качество обеспечивает система на процессоре 1 ГГц, поэтому создавать подобные образы можно будет и на настольных ПК. Памяти требуется немного: интернет-ведущая занимает 4-5 МБайт (включая голосовую базу фонем на 18 языков - в т. ч. для русского языка: был продемонстрирован синтез русской речи с отслеживанием артикуляции), а для телевизионного изображения нужно 10 МБайт. И “качество лица” будет возрастать - судя по замечанию представителя фирмы-разработчика, что для HDTV им потребуется память большего объёма, в том числе и для передачи такого реализма, как мимика, оттенки эмоций и пр.; в этом направлении идут многообещающие исследования.
Однако, как ни богаты англичане, всё это стоит изрядно (так, цена модуля для создания персонажа уровня Анановы - 30 тыс. ф. с.) и необходим какой-то более рыночный продукт, за счет которого можно бы финансировать разработки, в частности, для HDTV. Такой продукт есть: на семинаре было объявлено, что буквально месяц остался до выхода на рынок программы “виртуальная рисепшн”. То есть, анимированной девочки, которая, при обращении на фирму посетителя, первой встречает его (на сайте или в информационном окошке фойе фирмы), регистрирует, спрашивает о цели посещения и т. п. Причем, здесь пригодился опыт работы Анановы в Интернете: сейчас разработчики виртуальных ведущих и секретарш ориентируют свои приложения через Сеть на карманные компьютеры типа Palm. Судя по тому, что мы видели, поначалу это будет подобие органайзера с интерфейсом в виде женского образа (нет, конечно есть и мужской образ - TМmy, изображенный на рис. 3 - но он, скорее, подходит на роль директора по выколачиванию долгов): электронный референт, на которого возложена организация несложной работы - назначение встреч, поиск справок и т. п. В дальнейшем она приобретёт черты гейши, знающей вкусы владельца, чтобы рекомендовать ему, например, ресторан с соответствующей желаниям его или гостей фирмы кухней. В рамках общего усовершенствования технологии секретарша научится узнавать голоса и распознавать более сложные и интеллектуально-насыщенные команды (причем, улавливая интонацию говорящего).
Но и сейчас компьютерная девочка кое-что умеет: было показано, как в текст, который ей предстояло произнести, вставили метки, обозначающие, где она должна улыбнуться, сделать паузу, поправить волосы, изменить интонацию - всё это юная секретарша проделала и даже в завершение послала воздушный поцелуй: элемент секса, говорящий о том, что нет технических препятствий, чтобы виртуальная секретарша еще и ублажала своего хозяина, занимаясь перед ним на экране камасутрой с его дублем (или клоном - вопрос, тоже интересовавший участников семинара). Но это, конечно, будущая экзотическая опция, а суть в том, что и по ТВ и по Интернету человеку (мыслящему) навязываются главным образом абсолютно чуждые ему слова и образы. Виртуальный же референт сможет уловить его мысли и чувства, и в соответствии с ними подберёт ему именно ту информацию и те развлечения, которые в данный момент ему нужны и которые вступят с ним как бы в резонанс. При этом, кстати, секретарше можно придать любую желаемую внешность - уже создан инструментарий для создания образа по фотографии.
Сделать новый продукт остромодной “фишкой” - не проблема после кассового успеха знаменитого фильма, явившегося ответом на ситуацию, когда, наконец-то, сбывается мечта клерка о секретарше и собственном кабинете: первое, что он делает в мечтах - это вызывает её и проделывает с ней всё то, о чем слышал в многочисленных анекдотах на тему “начальник-секретарша”. Эти анекдоты всю жизнь служат для тех, кто увлекается примитивными формами духовной жизни путеводной звездой. Но в мире капитализма часто бывает, что изворотливая секретарша становится боссом своего бывшего начальника - и тогда он начинает выглядеть как Майкл Дуглас под натиском Деми Мур (рис. 4) в психологическом триллере “Disclosure” (“Разоблачение”), рассказывающем о схожей проблеме. Как раз успех этого фильма говорит, что тема актуальна и что безопасная в данном смысле виртуальная сотрудница имеет хорошие шансы на востребованность рынком: жены руководителей заставят своих мужей заменить живых секретарш виртуальными. По сути, через судебную систему служебное домогательство на Западе уже облагается налогом - примерно из расчета тарифа путаны, либо просто как надбавка к зарплате. Так что, виртуальный референт - это контрацептив от крупных неприятностей на службе.
Виртуальные референты и телеведущие — одно из самых перспективных направлений развития компьютерных технологий. Причем важно отметить то, что понятие «виртуальный» в данном случае начинает применяться в его истинном смысле, означая не абстрактную компьютерную фантазию (как оно чаще всего ошибочно и воспринималось), а вполне конкретную и даже желаемую версию чего-то. Впрочем, лучше Чехова еще никто не выразил смысл виртуальности: «Жизнь надо описывать не такой, какая она есть, и не такой, какой она должна быть, а такой, какой она представляется в мечтах». И, видимо, эту чеховскую мысль хорошо усвоили разработчики электронных референтов (или офис-менеджеров), предназначенных угадывать и предвосхищать желания своего босса. Об этих разработках мы уже рассказывали в «ТКТ» № 9 за 2001 г. Однако, не вполне понятной оставалась логика разработчиков: почему прежде, чем приступить к разработке виртуальных референтов, фирма сначала создала виртуальную телеведущую — Ананову? Что между ними общего по существу?
Ответ в какой-то мере дает демонстрационный ролик, последовательность кадров из которого здесь приводится (N.B.: качество изображения в видеоролике намного выше, чем в данных иллюстрациях, снятых через буфер ПК — убедиться в этом можно, взглянув на портрет Анановы в том же № 9). В предыдущем материале отмечалось, что виртуальный персонаж ведет себя на экране в точном соответствии с заданными метками: может поправить прическу, послать воздушный поцелуй, улыбнуться либо изобразить какое-то иное выражение лица — что мы и видим на четырех верхних кадрах из деморолика. Но подчеркиваем, что это именно демонстрационный ролик, потому что на нижнем кадре, где изображен фрагмент реального телемоста, виртуальная ведущая (она справа, а живая — слева) не выражает никаких эмоций, ничем на отличаясь от бесстрастных дикторов Останкино.
О чем это говорит? О том, что разработчик виртуального персонажа должен не понаслышке знать о личной жизни экранных звезд, которые на экране держатся как ледяные статуи, а в неформальной обстановке с особенным старанием исполняют чужие желания именно потому, что тем самым дают выход своим, тщательно подавляемым во время эфира страстям. И только ощутив это персонально на себе, разработчик сможет создать интеллектуальный интерфейс, достаточно мощный для того, чтобы в самом широком диапазоне улавливать желания, возникающие у сотен тысяч директоров во всем мире, которые станут покупателями виртуальных референтов. А. П. Барсуков, журнал "ТКТ", №№ 9-10, 2001 г. (через эту ссылку можно бесплатно скачать справочник, авторские материалы которого разрешено использовать для написания таких работ, как эссе, сочинение, доклад, реферат, курсовая работа, дипломная работа, бакалаврская / магистерская работа, диссертация)

XV Всероссийская научно–техническая конференция «Современное телевидение»
Несколько слов по поводу числа «XV». За очень много лет тысячи специалистов привыкли читать обзоры по предыдущим конференциям в журнале «Техника кино и телевидения» – журнале, который с момента своего основания в 1957 году возглавлял тему видеооснащения советских робототехнических систем военного и производственного назначения. Эта грандиозная эпоха отечественной научно–технической журналистики закончилась в один момент, когда в 2004 году ушел из жизни главный редактор «ТКТ» Валерий Макарцев. Тем ответственнее решение портала «e-memory.ru» возродить данную тематику и мы надеемся, что аудитория прежнего «ТКТ» придёт к нам.
I. «Подводное» зрение роботов
Океан… Человек там не может ничего – ни слышать, ни видеть, ни ощущать, ни, тем более, нападать и обороняться. А ведь под водой у человека становится всё больше и больше дел: добыча полезных ископаемых (в том числе, нефти), поисково–спасательные работы, подводный туризм и многое другое. В целом ряде случаев уже не обойтись без подводных роботов – а в перспективе, возможно, боевые подводные роботы смогут защитить аквалангиста от нападения акул. Вот почему подводными роботами интересуются не только профессионалы, но и любители, и первый вопрос, который их интересует – зрительные системы аквароботов.
■ «Перспективы применений продольных ЭМВ в системах связи под водой» (ФГУП НПП «Исток»). Связь, локация и телевидение под водой даже на расстояниях порядка десятка или сотни метров могут иметь хорошие перспективы на применение продольных электромагнитных волн (ЭМВ). В этой связи был проведён ряд измерительных работ с целью определения самой возможности связи в водной среде в области частот телевизионных каналов и основных параметров каналов связи и, прежде всего, величины погонного затухания СВЧ сигнала в достаточно протяженной (30–50 м) водной среде на продольных ЭМВ. В частности, при использовании 20 дБ ВЧ усилителя на выходе генератора–имитатора телевизионных каналов и телевизионного приёмника по шлангу с водой длиной 26 м в окне прозрачности для продольных ЭМВ в области 200 МГц устойчиво и с хорошим качеством передавался сигнал тестовых картинок 11 ТВ–канала и звуковой сигнал модуляции.
А в настоящее время разработаны герметичные конструкции излучателя и приёмника для подводных измерений параметров канала связи в открытой водной среде.
■ «Экспериментальное определение времени накопления для получения изображения подводного объекта требуемого качества» (МГТУ им. Н. Э. Баумана). Сейчас большое внимание уделяется разработке лазерных локационных изображающих систем (ЛЛИС) для получения изображений подводных объектов. Особый интерес представляют лазерные системы видения (ЛСВ), расположенные на летательном аппарате – это позволяет обойтись без технически более сложных подводных исследований.
В силу случайного характера преломления излучения на взволнованной границе раздела «воздух–вода» сигнал, регистрируемый приёмным каналом ЛСВ, является случайной величиной, для анализа характеристик которой, как правило, используют статистические методы. Негативное влияние волнения можно уменьшить за счет увеличения времени накопления, получив тем самым среднестатистическое изображение, т. е. накопленное за достаточно большое время усреднения. В докладе представлена разработанная с использованием имитационного моделирования методика определения требуемого времени накопления для получения неполностью усреднённого изображения, имеющего требуемое для распознавания качество.
■ «Вопросы формирования единой системы освещения подводной обстановки» (БГТУ «Военмех»). Учитывая то, что изображение в телевизионных системах формируется фотонами – носителями световой энергии – на прямых трассах их распространения, расширение фронта световой волны вызывает искривление траектории движения фотонов от направления их прямолинейного движения. Это приводит к снижению энергетики ТВ систем, и, как следствие, уменьшает дальность визуального подводного наблюдения. Проведённые исследования показали, что помимо дифрагирующих свойств водной среды, неблагоприятно сказывающихся на дальности видимости объектов наблюдения, негативное влияние воды проявляется в виде случайного пространственно–временного распределения показателя преломления. Сделан вывод: резервы эксплуатации прожекторных осветителей для увеличения дальности подводного видения практически исчерпаны.
В этой связи исследованы лазерные осветители, позволяющие получать световые поля напряженностью до 107–108 В/см. Такая напряженность световой волны сопоставима с напряженностью полей в атомах и молекулах. Это приводит к тому, что при прохождении такой световой волны через вещество характеристики вещества изменяются. В докладе исследован процесс самоканализирования лазерного луча и сделан вывод о том, что явление самоканализирования лазерного пучка в водной среде позволяет создать лазерные телевизионные системы подводного видения с любым задаваемым разрешением и дальностью видения около 50 метров.
II. Зрение летающих роботов
Согласно оценке компании Frost & Sullivan, совокупные военные расходы стран НАТО на разработку БПЛА различного назначения составят в 2003-2012 гг. $25 млрд. Расходы европейских стран на разработку и производство БПЛА различного назначения в 2003-2012 гг. оцениваются в $6,8 млрд. Но что, в сущности, несмотря на столь внушительные суммы, представляет из себя беспилотный летательный аппарат, если иметь в виду его основные (на сегодняшний день) задачи – как военные, так и гражданские? Это – летающий штатив для съёмочной камеры, от которого требуется обеспечить ей условия для съёмки.
■ «Малогабаритные телевизионные комплексы для регистрации объектов с борта беспилотных летательных аппаратов в диапазоне спектра 0,4–1,1 мкм» (ФГУП НИИТ). Возможность работы в диапазоне 0,4–1,1 мкм обеспечивается наличием современных приёмников излучения на базе кремния (с высокой квантовой эффективностью в этой области) и наличием соответствующего «окна прозрачности» атмосферы. При недостаточной освещенности и слабом контрасте объекта к фону в данном спектральном диапазоне появляется проблема обнаружения этих объектов с борта БПЛА. С точки зрения быстродействия, оптимальной для решения этой проблемы является аппаратура, обеспечивающая одновременное наблюдение всего поискового поля зрения – в этом случае изображение всего поискового поля зрения перекрывается крупноформатным матричным ПЗС. В малогабаритных бортовых телевизионных комплексах, используемых на БПЛА предпочтителен вариант установки нескольких матричных ПЗС в поле зрения одной широкоугольной оптической системы с применением призменных оптических блоков (рис. 1).
Рис. 1. Принципиальная схема сверхширокоугольной ТВ–камеры с четырёхканальным призменным блоком (для установки в фокальной плоскости оптической системы четырёх матричных ПЗС): 1 – широкоугольная оптическая система; 2 – четырёхканальный призменный блок
■ «Аппаратура регистрации малоконтрастных объектов в спектральном диапазоне 3–5 мкм» (ФГУП НИИТ). Процесс оснащения бортовых комплексов наблюдения БПЛА техническими средствами получения первичной информации с помощью оптико–электронной аппаратуры обнаружения, селекции и распознавания объектов по их инфракрасному (ИК) излучению идёт интенсивно. Работа аппаратуры в спектральных диапазонах 3–5 мкм и 8–14 мкм (в окнах прозрачности атмосферы) имеет как принципиально необходимое (с точки зрения регистрации различных объектов, не обнаруживаемых в видимой области спектра), так и совершенно самостоятельное значение. Как известно, наиболее чувствительными в ИК области спектра являются «фотонные», а не «тепловые» приёмники излучения. Обнаружительные характеристики ТВ аппаратуры, построенной на «фотонных» приёмниках излучения, ограниченные фотонными флуктуациями фонового потока, в спектральном диапазоне 3–5 мкм зависят от:
– квантового выхода приёмника;
– фоновой облученности;
– параметров оптической системы;
– времени накопления.
Значение величин обнаружительных характеристик приёмников излучения в этом диапазоне теоретически могут достигать значений (4–8)*1011 Вт–1 см*Гц1/2. Передовые зарубежные фирмы в изготовлении приёмников излучения уже достигли значений величин их обнаружительной способности, которые близки к вышеуказанному теоретическому пределу. Что касается российской промышленности, то ею для спектрального интервала 3–5 мкм осуществлены разработки новых многоэлементных приёмников излучения – матричных ПЗС на барьерах Шоттки.
■ «Метод формирования радиояркостной модели местности с беспилотного летательного аппарата» (ФГУП МКБ «Электрон»). Основная трудность формирования радиояркостной модели местности с помощью тепловизора, расположенного на БПЛА, обусловлена тем, что тепловизор имеет слишком большое время «экспозиции». На рис. 2 приведена примерная схема съёмки земной поверхности с использованием БПЛА. Тепловизор осуществляет съёмку с частотой 25 кадр/с, т. е. время «экспозиции» составляет 40 мс. Этого времени недостаточно для получения качественного изображения.
Для накопления достаточной мощности сигнала БПЛА может циклически выполнять движение по заданному маршруту. Имея исходные данные о скорости и высоте полёта БПЛА, а также требования точности определения координат объектов, можно оценить количество кадров, которое можно накопить, считая, что съёмка производится с одного неизменного ракурса. Попытка непосредственного объединения информации, получаемой с разных ракурсов, будет приводить к размытию результирующего изображения.
Рис. 2. Стереопара изображений с отмеченными зонами перекрытия
Метод объединения информации для изображений, получаемых с разных ракурсов, основан на следующем. При съёмке местности мы получаем взаимно пересекающиеся пары изображений, которые называют стереопарами. На рис. 2 показан пример такой стереопары и отмечены зоны перекрытия. Методы обработки стереопар изображений позволяют восстановить исходную трёхмерную модель снимаемой местности, и, следовательно, объединить информацию со снимков, полученных с разных ракурсов.
III. Зрение роботов–охранников
С точки зрения простейших систем идентификации, человек – лишь мобильный объект, имеющий температуру 36,6о, при этом систему совершенно не интересует, насколько богат его внутренний мир. Робота–охранника это должно интересовать: с помощью видеотехнологий распознавания образов он должен предугадывать намерения человека. Но это в будущем, а пока робот должен хотя бы определить, что у человека в руках – винтовка с оптическим прицелом, либо футляр для скрипки, и нет ли в этом футляре той же винтовки.
■ «Использование псевдоцветового кодирования при решении задачи обнаружения замаскированных видеокамер на ярком фоне» (МГТУ им. Н. Э. Баумана). Как правило, скрытое видеонаблюдение осуществляется с помощью замаскированных в элементах интерьера помещения малогабаритных видеокамер с объективами типа «pin–hole». Принцип обнаружения таких камер основан на эффекте световозвращения. При обнаружении скрытой видеокамеры используется миниатюрная лазерная локационная система, содержащая лазерный источник подсвета на длине волны 0,8–0,9 мкм и приёмную черно–белую ПЗС–камеру. Изображение обнаруженной скрытой камеры выводится в виде блика на экран монитора. При этом основная проблема – малозаметность блика на ярком подстилающем фоне.
В докладе предложен метод цифровой обработки исходного изображения, при котором изображение фона на экране становится малоконтрастным, а изображение блика – в виде яркого графического знака красного цвета. Метод основан на поэлементном вычитании двух соседних видеокадров, один из которых содержит локационную составляющую, т. е. является активным. а второй – нет. Данный эффект достигается за счет управления лазерным излучателем таким образом, при котором подсветка осуществляется «через кадр».
■ «Модель обнаружения движущегося объекта на телевизионном изображении» (Серпуховский ВИ РВ). Автоматизация деятельности оператора на этапах, требующих большой эмоциональной и операционной напряженности (то есть, на этапах наблюдения и обнаружения объекта вторжения в охраняемой зоне) позволит снизить уровень общей его напряженности в течение всего времени несения дежурства и повысить его готовность на этапах опознания объекта и принятия решения по факту вторжения.
В докладе рассмотрен алгоритм оценки параметров движущегося фрагмента изображения, соответствующего объекту вторжения, который может быть использован в режиме слежения при наличии априорной информации о форме, яркости фрагмента (объекта) и параметрах его движения. Такая информация обычно формируется на этапе обнаружения. Вместе с тем, для решения задачи обнаружения необходимо располагать какой–то априорной информацией об объекте вторжения. Наличие априорных трудностей порождает необходимость разработки и исследования методов, основанных на факте выделения движущихся объектов и использующих межкадровые разности и способы выделения следов. Однако эти методы недостаточно эффективны в случае вторжения малоконтрастных (например, камуфлированных) объектов. Поэтому представляется целесообразным при решении задачи обнаружения и выделения движущегося объекта использовать межкадровые разности с целью выявления значимых изменений на изображении.
■ «Режим BLC в телекамере прикладного назначения: новое предложение» (ФГУП «НИИ промышленного телевидения «Растр»). Аббревиатура BLC (Back Light Compensation) обозначает режим работы телекамеры, который обеспечивает компенсацию искажений, сопутствующих телевизионному наблюдению объекта «против света» или при наличии «заднего света» со стороны объекта. Эти условия наблюдения называют условиями сложной освещенности, когда решающим параметром, определяющим способность телекамеры обеспечить высокое качество изображения в пределах всего ТВ кадра, является динамический диапазон.
Вместо термина «динамический диапазон» часто употребляют синоним – «максимальный контраст». Диапазон максимального контраста, реализуемый на усовершенствованных матрицах ПЗС известной фирмы, составляет 78–975. Но даже этой величины недостаточно для успешной работы двухматричной камеры с автоматическим режимом BLC при большом контрасте входного оптического изображения. Напомним, что при этом решении сильно освещенные объекты воспринимаются в центральной части угла поля зрения телекамеры, а входное оптическое изображение разделяется на два одинаковых потока, проецируемых на мишени первого и второго фотоприёмников. При величине светового контраста наблюдаемой сцены на три порядка и более вторая матрица ПЗС, для которой область фотометрирования автоматической регулировки чувствительности и автоматической регулировки усиления – периферийная область мишени, будет работать в условиях значительной зарядовой перегрузки в её центральной области. В докладе изложено техническое решение возникающих проблем при сохранении автоматического режима работы устройства.
Рис. 3. Структурная схема телекамеры
Структурная схема телекамеры (рис. 3) содержит последовательно расположенные и оптически связанные объектив 1 и светоделитель 2, первый датчик телевизионного сигнала 3, второй датчик телевизионного сигнала 4, селектор синхроимпульсов 5, формирователь сигналов «рамка» и «окошко» 6, коммутатор–смеситель 7. Датчики 3 и 4 синхронизированы в режиме Genlock с привязкой частоты и фазы по сигналу синхронизации приёмника от датчика 3. Формирователь 7 в дополнение к сигналу «окошко» вырабатывает сигнал «рамка», который замешивается в выходной видеосигнал и должен помочь оператору по наблюдаемому с экрана монитора комбинированному изображению осуществить необходимое вписывание изображения сцены, имеющей высокую освещенность. Отличительная особенность решения – нанесение на мишень матрицы ПЗС одного из датчиков ТВ сигнала технологической маски, обеспечивающей «окно» непрозрачности для входного светового потока.
■ «Метод определения векторов движения с учетом априорной оценки их достоверности и значимости» (Университет аэрокосмического приборостроения). В современных видеокомпьютерных системах для решения задач сегментации и сопровождения объектов интереса часто применяют вектора движения. Признаки пространственной связности и сонаправленности векторов движения у фрагментов (блоков) изображения, принадлежащих одному объекту. позволяют одновременно сегментировать и сопровождать одновременно несколько объектов на сложном фоне, а также разделять объекты, находящиеся в непосредственной близости друг к другу. Проблемы при практическом использовании векторов движения: большое количество аномальных векторов (т. е. векторов, не отражающих реальное движение) в общем числе найденных и высокая вычислительная ёмкость процедуры определения векторов.
При нахождении векторов движения методом совмещения блоков с использованием полного перебора число аномальных векторов движения составляет около 40%; при использовании алгоритмов поиска, предполагающих унимодальный характер целевой функции, процент аномальных векторов увеличивается до 60–70. Их присутствие обусловлено нарушением постоянства яркости движущихся объектов (во времени) и низким уровнем их детальности (в пространстве). Для преодоления указанных недостатков в докладе предложен метод определения векторов движения, основанный на априорной оценке достоверности и значимости векторов движения.
■ «Оценка параметров систем на основе инфракрасных приборов с зарядовой связью (ИК ПЗС) с PtSi диодами Шоттки» (ГУП НПП «Электрон–Оптроник»). Разработаны ИК ПЗС фотоприёмники с чувствительными элементами на основе диодов с барьером Шоттки из силицида платины. ПЗС, использующие в качестве фотоприёмного элемента диоды с барьером Шоттки, образующимся на границе «силицид платины – кремний», обладают чувствительностью в спектральном диапазоне 1–5,3 мкм. Рабочая температура фотоприёмника – не более 80К. В сочетании с малошумящей системой мультиплицирования и считывания сигнала на основе ПЗС удаётся получить такие результирующие характеристики матричных приёмников, которые делают возможным их применение для широкого круга задач регистрации ИК–излучения, таких как тепловидение, спектральный анализ и т. д.
Разработанные ИК ПЗС представлены матричными монолитными приборами со строчно–кадровым переносом и объёмным каналом:
– ISD090, формат – 480 х 320, шаг следования элементов – 28 х 28 мкм;
– ISD091, формат – 320 х 240, шаг следования элементов – 40 х 40 мкм.
Разложение – прогрессивное. Фоточувствительная секция выполнена на основе диодов с барьером Шоттки из силицида платины.

Система получения трёхмерного образа лица "Элерон" работает в два этапа. На первом этапе лицо освещается структурированным светом от трёх источников, расположенных в вершинах равностороннего треугольника. Отраженное от лица излучение регистрируется цифровой видеокамерой. На втором этапе полученная информация декодируется в компьютере и реконструируется трёхмерный образ.

Назначение системы технического стереозрения: обнаружение движущихся объектов и слежение за ними; определение вектора скорости движущихся объектов; определение пространственных координат, формы и размеров объектов методом стереозрения; распознавание объектов заданного типа (человек, автомобиль и др.). Области применения: телевизионные системы охранного назначения; системы динамического контроля обстановки; навигация мобильных роботов. Состав: две телевизионные камеры; персональный компьютер; устройство ввода стереокадров в компьютер (стерео фрейм-граббер); программное обеспечение. Основные технические характеристики: диапазон расстояний до точек сцены, м - 0.5...12; точность определения координат объектов, % - 2 от дальности; вероятность ошибки распознавания, % - 2; диапазон угловых скоростей объектов относительно телекамер, град/с - 1...50; диапазон угловых размеров движущихся объектов, град - 1...10.

Общий вид телевизионной панорамной системы. Сшивание кадров. поступающих с различных приёмников, происходит с использованием метода Харриса. По докладу Обидина Г. И., Сильвестрова О. В. на конференции "Современное телевидение"

Распознавание человека по лицу. Система основана на распознавании уникальных черт человеческого лица: используя телекамеру, она сканирует лицо и сверяет его с базой данных. Система позволяет непрерывно контролировать поток людей, отмечая появление определенных посетителей, сообщая о них службе безопасности и занося все фотографии в базу данных. Работа системы строится на разделении человеческого лица на большое количество «базовых точек», в число которых входят скулы, цвет и форма глаз, ширина переносицы и губ. Как показывает практика, для достоверного определения личности достаточно 15-20 таких точек. Фотография и цифровое описание лица заносятся в банк данных, с которым впоследствии сравнивается распознаваемое лицо. Используется специальная функция распознавания «живого лица» (наличие косметики и очков отрабатывается системой).

Система Visionics автоматически обнаружит человеческое присутствие, месторасположение и положение лиц, выделит изображения лиц, выполнит идентификацию, сопоставляя с базой данных людей, увиденных или зарегистрированных ранее.
Возможности:
- обнаруживает отдельные лица или множество лиц в сложных сценах. аутентификация (установление подлинности «один в один»);
- идентификация (поиск соответствия «один из многих»);
- оценивает качество изображения для опознания лица и, если необходимо, подсказывает улучшение его качества;
- создание лиц из сегментов данных;
- генерирует цифровой код или внутренний шаблон, уникальный для каждого индивидуума;
- следит за лицами во времени;
- сжимает изображения лица до размера в 84 байта для использования в смарт-картах, штриховых кодах и других устройствах с ограниченным объёмом хранения.
Основой любой системы распознавания лица является метод его кодирования. Facelt использует Анализ Локальных Характеристик (LFА) для представления изображений лица в виде локальных, статистически обоснованных, стандартных блоков данных. LFA является математическим методом, который основывается на утверждении о том, что все лица могут быть получены из минимального набора конструктивных элементов. Эти конструктивные элементы получены из репрезентативной выборки лиц с использованием современных статистических методов. Они охватывают (являющиеся локальными) многочисленные пиксели лица и универсально представляют лицевые формы, но не обычно известные лицевые особенности.
Фактически в наличии имеется намного больше элементов построения лица, чем количество самих частей лица. Однако оказывается, что синтезирование данного изображения лица с высокой точностью, требует только малого набора (12-40 характерных элементов) из полного доступного набора. Идентичность лица определяется не только характерными элементами, но и способом их геометрического объединения (т.е. учитываются их относительные позиции). Полученный сложный математический код индивидуальной идентичности — шаблон Faceprint — содержит информацию, которая отличает лицо от миллионов других, и может быть сопоставлен и сравнен с другими с феноменальной точностью. Шаблон не зависит от изменений в освещении, тона кожи, наличия/отсутствия очков, выражении лица, волос на лице и голове, устойчив к изменению в ракурсах до 35 градусов в любых направлениях.
Идентификация (поиск «один из многих»): определяя чью-либо идентичность, Facelt быстро вычисляет степень соответствия между живым образом и образами известных индивидуумов, имеющихся в базе данных изображений лиц. Как результат может быть получен список возможных индивидуумов, или может просто определить идентичный образ и связанный с ним уровень совпадения.
Проверка (совпадение «один в один»): В режиме проверки, образ лица может быть сохранен на смарт-карте или в записи компьютера. Facelt просто сопоставляет живое лицо и сохраненный образ — если оценка совпадения превышает некоторый порог, то сопоставление считается успешным, и идентичность проверена. Контроль: используя возможности обнаружения лица и распознавания лица, Facelt может следить за присутствием и положением человека в поле зрения.
Наблюдение: Facelt может находить человеческие лица в любом поле зрения и на любом расстоянии, и непрерывно отслеживать и выделять их из сцены, сопоставлять лицо со списком безопасности. Facelt действует полностью автоматически, непрерывно, в режиме реального времени.
Вход: допускается любой источник визуальной информации, включая фотографии, живое или записанное видео, и цифровые видео файлы. Скорость обнаружение лица: 200 миллисекунд. Сопоставление «один в один»: < 1 секунды. Сопоставление «один ко многим»: 60 миллионов в минуту из памяти; 15 миллионов в минуту из жесткого диска. Размер Fасеprint: 84 байта. Размер базы данных: технология поддержит неограниченное число записей. Движение: обнаруживает движущиеся, также как неподвижные лица.
Ракурс: технология разработана для фронтальных изображений лиц (не профиль), лицо может быть найдено, пока оба глаза видимы, то есть до 45 градусов отклонения в любом направлении от фронтального, распознавание инвариантно относительно при отклонении до 15 градусов, при отклонении от 15 до 35 градусов, будем иметь минимальную потерю возможностей, при отклонении более 35 градусов потеря возможностей будет существенной.
Раса и пол: действует одинаково хорошо для всех рас и обоих полов. Не имеет значения, если население выражено гомогенно или гетерогенно в лицах.
Устойчивость к изменениям: алгоритм фокусируется на внутреннюю область лица и имеет встроенные механизмы для компенсации естественных изменений лица. В результате есть инструмент устойчивый относительно изменений в мимике, лицевых волосах и прическе.
Очки: специально разработана для сопоставления лиц с очками (пока глаза видимы и не скрыты бликами) или без очков.
Освещение: не требует специального освещения или фона. Оптимальным условием является рассеянный окружающий свет. Кроме того, лучше, если объект не освещается сзади, хотя задний свет может быть компенсирован управлением усиления в видеокамере. Как правило, если Вы можете увидеть лицо в изображении, тогда и система обнаружит это.
Фон: находит лица на любом фоне, ясном или нет. Распознавание абсолютно независимо от фона. Цвет изображения, глубина и разрешение: функционирует одинаково в цветной или серой палитре изображений. Требует минимум 8- битной глубины изображения и разрешения 320 х 240 точек.
Размер лица: может обнаружить лица всего 20 х 30 точек или занимающие меньше чем 1% от полной области изображения. Выполнение распознавания незначительно зависит от низкого разрешения изображения лица. Оптимальное распознавание при размере лица 80 х 120 точек. Порог ложного допуска: меньше чем 1%. Порог ложного не допуска: меньше чем 1%. Порог равной ошибки: 0.68%.

Тема объёмного электронного зрения на XII конференции «Современное телевидение». Полная версия доклада Яцик И. В. "Обзор методов создания трёхмерных образов реальных сцен на основе ТВ камер", СПбГУТ им. проф. Бонч-Бруевича (Санкт-Петербург). Задача формирования объёмных изображений реальных объектов или сцен ставится в таких технических приложениях, как управление движениями мобильных роботов по заранее неизвестной, пересеченной местности, когда требуется представление об окружающем робота пространстве. Также в медицинских и технических целях часто необходимо представление о пространственной структуре внутренних полостей. Наиболее распространены нижеследующие методы формирования трёхмерных образов реальных сцен.
1. Получение дальностного изображения сцены по ряду разнофокусных изображений. Есть два основных способа:
а) Depth From Focus (DFF – глубина через фокусировку) – несложный, но медленный метод определения расстояния до каждой точки за счет получения сфокусированного на ней изображения; то есть, для получения всей пространственной структуры наблюдаемой сцены требуется навести фокус на каждую точку сцены и по параметрам камеры вычислить расстояние до неё;
б) Depth From Defocus (DFD – глубина через дефокусировку) – с точки зрения вычислений достаточно сложен, но зато позволяет, взяв небольшое количество разнофокусных изображений, определить глубину во всей области видимой сцены; более простое техническое воплощение, чем у DFF, позволяет работать не на высокоскоростных, а на обычных ТВ-камерах.
2. Формирование трёхмерного образа по разнесённым между собой изображениям сцены. Принцип работы этого метода в самом простом варианте поясняет рис. 1.
Рис. 1. Формирование трёхмерного образа по разнесённым между собой изображениям сцены

P_A = X^A_л - X^A_п

Y^A₀ = FB/P_A

X^A₀ = Y^A₀ X^A_л/F

Z^A₀ = Y^A₀ Z^A_л/F

P_A линейный бинокулярный параллакс одноименных деталей изображений стереопары; F - фокусное расстояние объектива; В - базис стереоскопического наблюдения.
Главный недостаток метода - необходимость нахождения характерных точек на изображениях для привязки стереоизображений, а также возможна ситуация, когда один объект перекрывает другой или имеет скрытые грани и тем самым не попадает в зону стерео видения.
Положительные стороны - невысокие затраты на оборудование и простота в создании системы: она является самой распространённой для приложений, где нет необходимости в высокоточных измерениях. Для неё написан пакет исходных кодов программ для реализации стереоскопического компьютерного зрения, вошедших в библиотеку Open Sourse Computer Vision Library (OpenCV). Библиотека представляет собой инструментарий, который насчитывает более 500 функций обработки и анализа изображений для создания приложений компьютерного "зрения", в том числе, средств взаимодействия человека с компьютером.
3. Метод пространственного кодирования – то есть, освещение сцены структурированным светом. Принцип работы метода поясняет рис. 2.
Рис. 2. Метод пространственного кодирования
Суть метода в пространственной модуляции плоской световой волны, освещающей объёмное тело регулярной двумерной структурой. При этом на поверхности объёмного тела формируется контрастный узор, вид которого однозначно связан с кривизной поверхности объекта, углом, под которым он освещается и ракурсом его наблюдения. Основная особенность пространственного кодирования заключается в том, что исходная информация о форме объекта имеет вид простого по градациям (регулярных тёмных и светлых участков) изображения. Отсюда, как следствие, существенно снижаются требования к динамическому диапазону приёмных светочувствительных приборов. Недостаток метода – невозможность его использования на больших расстояниях.
4. Комбинации этих методов – например, стерео метод, использующий структурированную подсветку для более точного нахождения пространственной структуры.
Возможна реализация на нейронных сетях метода формирования трёхмерного образа из набора сфокусированных изображений с реализацией на нейронных сетях.
Все методы пассивного (не использующего структурированную подсветку) получения пространственной структуры реальных сцен на основе ТВ-камер делятся на две основные группы:
- методы формирования трёхмерного образа по двум или более изображениям сцены с разных точек зрения (т. н. «стерео методы»);
- методы получения дальностного изображения сцены по ряду разнофокусных изображений.
На данный момент стерео методы наиболее популярны в применении, так как способны получать данные о пространственной структуре сцены, имея всего два разнесённых между собой изображения, что легко реализуется. Но при этом у них есть такие недостатки, как необходимость находить характерные точки на изображениях для привязки стереоизображений, а также возможна ситуация, когда один объект перекрывается другим или имеет скрытые грани и тем самым не попадает в зону стереовидения.
Поэтому методы, получающие дальностные изображения сцены по ряду разнофокусных изображений, имеют больше перспектив для развития. Являясь монокулярными, они позволяют решать задачи, недоступные для стерео метода: так, часто требуется получить пространственную структуру внутренних полостей небольших пространств, имеющих однородную структуру, на которой сложно найти характерные точки.
В докладе описан метод получения дальностного и сфокусированного изображений по всей глубине наблюдаемой сцены из набора сфокусированных изображений разных участков рассматриваемой сцены. Предлагается модель использования этого метода для получения пространственной структуры наблюдаемой сцены в реальном масштабе времени. Рассматриваются задачи, которые необходимо решить для её реализации: разработка оптической и обрабатывающей систем.
В итоге, предлагается реализация модели на нейронных сетях. А. П. Барсуков, журнал "ТКТ", № 6, 2004 г. (через эту ссылку можно бесплатно скачать справочник)

Компьютерный термограф IRTIS-2000 ("Иртис") - оптикомеханический сканирующий инфракрасный прибор для визуализации и измерения тепловых полей. Технические характеристики: ИК-приёмник - InSb (HgCdTe); спектральный диапазон - 3-5 (8-12) мкм; чувствительность на 30 град. С - 0,05 град. С; диапазон измерений - от -40 до +200 (+1700) град. С; пространственное разрешение - менее 2 мрад; поле зрения камеры - 25 х 20 град; разрешение кадра - 256(512) х 256; время сканирования кадра - 1,5(0,6) с; потребляемая мощность - 1,2 Вт, вес - 1,45 кг. ПО предоставляет функции съёмки динамического термографического фильма, отображения термограммы в трёхмерной системе координат, электронное увеличение удалённого объекта.

Промышленный PXI-совместимый модуль ввода изображений с видеокамер стандарта Camera Link. С помощью этого модуля можно использовать камеры с интерфейсом Camera Link совместно с платформой PXI для реализации задач машинного зрения, требующих высокой скорости ввода и высокого разрешения, таких как измерение скорости потоков частиц, промышленный визуальный контроль, а также для прецизионного управления движением. Модуль ввода изображений NI PXI-1428 обеспечивает подключение широкого спектра универсальных камер с интерфейсом Camera Link. Модуль содержит встроенный буфер памяти объемом 32 Мб, который позволяет вводить изображений с высокой скоростью, а также имеет расширенные возможности синхронизации для управления внешними источниками подсветки и другими аппаратными средствами системы автоматизации. Инженеры могут использовать последовательный интерфейс разъема Camera Link для интерактивной настройки и управления камерой с помощью инструментального драйвера NI-IMAQ и оболочки Помощника по Измерениям и Автоматизации (NI Measurement & Automation Explorer). Camera Link является промышленным высокоскоростным стандартом последовательной передачи видеоизображений, разработанным компанией National Instruments в сотрудничестве с рядом компаний - производителей видеокамер и систем ввода изображений. Стандарт Camera Link, созданный для обеспечения легкого подсоединения видеокамер к компьютеру, предоставляет возможность передачи данных с высокоскоростных цифровых камер высокого разрешения.

Система телевизионная газоразрядной визуализации «СТРИМЕР». Назначение: телевизионная съемка газоразрядного свечения биологических объектов для оценки изменений их функционального состояния от различного рода воздействий: (физико-химических, психо-эмоциональных и др.) и разработки новых перспективных методик мониторинга и диагностики; воздействие на рефлекторные зоны и биологически активные точки организма человека газовым коронным разрядом в физиотерапевтических целях. Применение: учреждения занимающиеся перспективными исследованиями и разработками в области биологии, медицины, спорта, центры подготовки людей для профессий с высоким уровнем физических и психологических нагрузок. Состав: Генератор программно- перестраиваемый; Блоки электронно-оптические БЭО-3, БЭО-4, БЭО-4-1, БЭО-5; Цилиндр тестовый; Программное обеспечение; Сетевой блок питания. В системе обеспечивается: формирование газоразрядного свечения и преобразование его в видеосигнал с помощью выносных электронно-оптических блоков (БЭО); возможность записи в ПЭВМ полутоновых газоразрядных изображений; возможность использования БЭО различных модификаций, адаптированных под решение определенного круга задач, например : оперативной съемки газоразрядного свечения биологически активных жидкостей, фрагментов растений, минералов, пальцев рук и участков кожного покрова человека; программная оперативная перестройка уровней напряженности и частоты генерируемого электромагнитного поля с целью подбора оптимального режима работы и калибровки аппаратуры; индикация установленных значений напряжения и частоты на экране дисплея ПЭВМ; возможность запуска экспозиции, как от клавиши «мыши» ПЭВМ, так и от кнопки БЭО. питание от сетевого источника или от аккумулятора. Технические характеристики: Рабочее поле зрения: БЭО-3, БЭО-5 33 х 44 мм, БЭО-4 15х20 мм, БЭО-4-1 2,1х2,8 мм; Разрешающая способность 350 твл; Диапазон частот импульсов воздействия 500-3000 Гц; Диапазон амплитуд импульсов воздействия 4-10 кВ; Напряжение питания генератора - 220 В; Потребляемая мощность не более 35 Вт; Диапазон рабочих температур от 15 до 35°С.

Сравнительные характеристики приборов обнаружения оптики (скрытых видеокамер, прицелов и т. п.). Приводятся по документации изготовителей или поставщиков.

Все, что вы хотите сделать с фотокамерой мобильного телефона. Эта книга является руководством по использованию вашего мобильного телефона с фотокамерой. Издание содержит пошаговые инструкции, которые помогут вам создавать лучшие фотографии, редактировать и корректировать фотоизображения, передавать фотоснимки на свой компьютер, на другие мобильные телефоны, помещать фотоснимки в сети и посылать их по электронной почте друзьям. Улучшите свои методы фотосъемки! В вашем распоряжении советы по кадрированию фотографий, освещению картинок, глубине резкости и съемке видео. С помощью этой книги вы также научитесь печатать свои лучшие фотографии и даже сможете создать свой собственный бесплатный Web-сайт.
Компьютерное зрение. В данной книге теоретические аспекты обработки зрительных данных рассматриваются с привлечением большого количества примеров из практических задач. Наряду с классическими темами, в книге рассматриваются базы данных изображений и системы виртуальной и дополненной реальности. Приведены примеры приложений в промышленности, медицине, землепользовании, мультимедиа и компьютерной графике.

Машинное зрение и обработка изображений. National Instruments разработала варианты IMAQ оборудования для аналоговых и цифровых камер. Серия NI 1407 - решение для ввода монохромных изображений. Серия NI 1411 - решение для ввода цветных изображений. Серия NI 1409 - многоканальные платы ввода монохромных изображений. Серии NI 1422/1424 работают с цифровыми видео камерами, а NI 1428 - с камерами, оснащенными интерфейсом Camera Link. Устройства оснащаются контроллерами прямого доступа к памяти для передачи данных в сегментированные или последовательные области ОЗУ. Контроллеры движения поставляются с ПО NI Motion, которое включает набор инструментальных средств разработки приложений. С помощью этого конфигурируемого программного обеспечения можно интегрировать систему управления движением с устройствами ввода/вывода сигналов и машинного зрения. Система управления движением состоит из 5 основных элементов: подвижной части механизма, двигателя (серво- или шагового привода), с обратной связью и управляющими сигналами, блока усилителя мощности, интеллектуального контроллера и программного интерфейса. Силовые приводы NI соединяют контроллеры с подобранными согласно требованиям задачи двигателями, кодерами, концевиками и сигналами ввода/вывода.

    Куннилингус (от латинских слов  cunnus - женские половые органы и lingo - лизать), к которому по данным российских сексологов, регулярно прибегают не больше 10% наших мужчин. И это - притом что подавляющее большинство россиян с удовольствием принимают оральные сплошь и рядом обижаясь на партнерш, если те вдруг по каким-либо причинам отказываются доставлять им такое удовольствие! Им нравится когда женский рот осторожно и бережно засасывает мужской член, а умелый язычок, погладив головку, отправляется в долгое путешествие вниз, заставляя их закатывать глаза от удовольствия, сладко стонать и сознавать свою мужскую власть над женщиной...
Умелая любовница хорошо знает, что головка члена - источник роскошных эротических ощущений для любого мужчины. Она понимает секреты этой изощренной ласки и умеет заставить любимого мужчину вытягиваться в сладкой неге... А унылые и скучные мужики видят в этой ласке (которая имеет свое специфическое наименование - феллацио) только лишь стремление женщины быть покорной, угодливой, подвластной слепой мужской силе...
Право женщины на наслаждение остается для них за семью печатями; им невдомек, что существуют такие вещи, как любовная прелюдия, таинство эротического массажа, дождь поцелуев и счастье довести любимую до атомного взрыва ласками заветного бугорка, о чем так мечтает и чего так хочет наша, задавленная беспросветной жизнью, женщина... Более трети женщин достигают пика наслаждения именно клиторально... если мужская чувственность концентрируется на узком пятачке - вокруг члена, то женская - по всему телу, от мочек до пяток, что
Коротко о предмете ласки, о той волшебной горошине, которую китайцы поэтично называют "цветком в киноварной ложбине", арабы - "источником волшебной амброзии", а прозаично настроенные медики - клитором. Это выступающий клинообразный орган, большая часть которого спрятана под наружными половыми органами женщины, и только небольшой кончик (головка) выступает над поверхностью. У возбужденной женщины клитор находится в состоянии эрекции точно так же, как и мужской член. Нежные ласки клитора доставляют женщине острое и изысканное наслаждение.
Представьте, что вы лижите мороженое, сладко тающее во рту. Высуньте язык, чтобы его поверхность была абсолютно плоской. Затем начните
двигать головой вверх-вниз, вправо-влево (представьте, что вы на теннисном матче и следите за мячом). Можно попробовать круговые движения. Опытным путем выясните, какие ласки ей наиболее приятны. Не волнуйтесь по поводу того, правильно ли вы ее ласкаете: благодарная дама своим поведением сама укажет правильный алгоритм.
Выясните, в каком положении ей удобно держать ноги. Будьте деликатны и тактичны, чтобы она не почувствовала себя в роли борца греко-римского стиля. Очень удобна для оральных ласк поза "69". Можно просто посадить даму на себя, прижав к губам ее дышащую желанием вульву.
Важны и сопутствующие куннилингусу действия. Некоторые дамы любят, чтобы в это время им крутили соски, другие предпочитают сильное сжимание ягодиц, третьи не против, чтобы вы перемежали оральный секс нежными тихими словами, четвертые просто требуют - наряду с оральными ласками - орального мата... так что вам придется ругать партнершу на чем свет стоит...
Постарайтесь довести ее до пика, до взрыва, до вспышки. Приближение волшебного мига можно без труда установить по учащающемуся дыханию, судорожным движениям, громким стонам, переходящим в радостные крики... Незабываем оргазм, с его ликующими воплями, красными пятнами на лице, потоком слез и благодарных комплиментов. После вспышки не откатывайтесь в свой окоп, не погружайтесь в сон, а продолжите ласки, пройдя уже знакомым маршрутом...

Вероника., журнал «Секс Видео Гид»