Цифрова обробка зображень в поляриметричних тепловізорах для розпізнавання обличь

Пояснювальна записка: ст. 101, рис. 31, табл. 24, джерел 41. ЦИФРОВА ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ В ПОЛЯРИМЕТРИЧНИХ ТЕПЛОВІЗОРАХ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЬ Розпізнавання обличь використовується в різних сферах, але найбільшого свого використання воно отримало у системах відеоспостереження. Більшість таких систем зосередженні на видимому діапазоні, тоді як розпізнавання обличь у ІЧ діапазоні не має такого широкого використання. На те є причини, так як є відкритим питанням, як саме ідентифікувати обличчя, зроблене у ІЧ діапазоні з обличчям у видимому. Для більш ефективної роботи розпізнавання обличь таких систем, є необхідність у використані поляриметричних тепловізорів, так як явище поляризації дає змогу отримати набагато більше інформації про об’єкт спостереження. Так, як головною задачею є ідентифікувати зображення обличчя у ІЧ діапазоні із зображення у видимому, необхідно провести гетерогенне розпізнавання обличь. Цифрова обробка такої системи полягає у синтезі зображень з ІЧ та видимого, таким чином, щоб результуючі зображення мали якомога більше спільних ознак. В даній роботі розглядається словникове навчання ознак, для виконання цього завдання. Метою роботи є створити алгоритм синтезу та обробки зображень на основі словникового навчання ознак.Master's thesis: p. 101, fig. 31, tabl. 24, sources. 41 Face recognition is used in various fields, but it is most widely used in video surveillance systems. Most such systems focus on the visible range, while face recognition in the IR range is not as widely used. There are reasons for this, as it is an open question how exactly to identify a face taken in the IR range with a face in the visible. For more effective face recognition of such systems, there is a need to use polarimetric thermal imagers, as the phenomenon of polarization makes it possible to obtain much more information about the object of observation. Since the main task is to identify a face image in the IR range from an image in the visible range, it is necessary to perform heterogeneous face recognition. The digital processing of such a system consists in the synthesis of IR and visible images in such a way that the resulting images have as many common features as possible. This work considers the dictionary learning of features to perform this task. The aim of the work is to create an algorithm for image synthesis and processing based on dictionary feature learning

Air Force Institute of Technology Research Report 2018

This Research Report presents the FY18 research statistics and contributions of the Graduate School of Engineering and Management (EN) at AFIT. AFIT research interests and faculty expertise cover a broad spectrum of technical areas related to USAF needs, as reflected by the range of topics addressed in the faculty and student publications listed in this report. In most cases, the research work reported herein is directly sponsored by one or more USAF or DOD agencies. AFIT welcomes the opportunity to conduct research on additional topics of interest to the USAF, DOD, and other federal organizations when adequate manpower and financial resources are available and/or provided by a sponsor. In addition, AFIT provides research collaboration and technology transfer benefits to the public through Cooperative Research and Development Agreements (CRADAs). Interested individuals may discuss ideas for new research collaborations, potential CRADAs, or research proposals with individual faculty using the contact information in this document

Pre-Aerosol, Clouds, and Ocean Ecosystem (PACE) Mission Science Definition Team Report

We live in an era in which increasing climate variability is having measurable impact on marine ecosystems within our own lifespans. At the same time, an ever-growing human population requires increased access to and use of marine resources. To understand and be better prepared to respond to these challenges, we must expand our capabilities to investigate and monitor ecological and bio geo chemical processes in the oceans. In response to this imperative, the National Aeronautics and Space Administration (NASA) conceived the Pre-Aerosol, Clouds, and ocean Ecosystem (PACE) mission to provide new information for understanding the living ocean and for improving forecasts of Earth System variability. The PACE mission will achieve these objectives by making global ocean color measurements that are essential for understanding the carbon cycle and its inter-relationship with climate change, and by expanding our understanding about ocean ecology and biogeochemistry. PACE measurements will also extend ocean climate data records collected since the 1990s to document changes in the function of aquatic ecosystems as they respond to human activities and natural processes over short and long periods of time. These measurements are pivotal for differentiating natural variability from anthropogenic climate change effects and for understanding the interactions between these processes and various human uses of the ocean. PACE ocean science goals and measurement capabilities greatly exceed those of our heritage ocean color sensors, and are needed to address the many outstanding science questions developed by the oceanographic community over the past 40 years