THE ANALYSIS OF IDENTIFYING THE DIGITAL IMAGES OF HUMAN SKIN / ŽMOGAUS ODOS SKAITMENINIŲ VAIZDŲ IDENTIFIKAVIMO ANALIZĖ / АНАЛИЗ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ КОЖИ ЧЕЛОВЕКА

Abstract

The article identifies the digital images of human skin using covariance functions and Wavelet theory. The terms of covariance functions are defined using random functions made of scattering arrays of the pixels of digital images considering columns as single vectors. The analysed digital images can differ in scale because the scale of the image changes while the frequencies of the colour waves of single pixels remain the same. Thus, the influence of scale change on calculation procedures of covariance functions can be hardly noticed. RGB colour spectrum was used for identifying the images of human skin. The paper describes the influence of single components of RGB colour spectrum on the values of covariance functions of digital images. The identity of digital images is evaluated taking into account changes in the values of correlation coefficients in the range of RGB colours using appropriate software. Santrauka Nagrinėjamas žmogaus odos skaitmeninių vaizdų identifikavimas taikant kovariacinių funkcijų ir Wavelet bangų teoriją. Kovariacinių funkcijų išraiškos sudaromos pagal atsitiktines funkcijas, sudarytas skleidžiant skaitmeninių vaizdų pikselių masyvus pagal stulpelius pavienių vektorių pavidalu. Tyrimams naudojami skaitmeniniai vaizdai gali būti skirtingo mastelio, nes, kintant vaizdo masteliui, pavienių pikselių spalvų bangų dažniai lieka nekintantys, todėl kovariacinių funkcijų skaičiavimo procedūrose mastelio kaitos įtaka nepasireiškia. žmogaus odos vaizdams identifikuoti taikytas RGB formato spalvų spektras. Analizuota RGB spalvų tenzoriaus pavienių dedamųjų įtaka skaitmeninių vaizdų kovariacinių funkcijų įverčiams. Skaitmeninių vaizdų tapatumas įvertinamas pagal koreliacijos koeficientų reikšmių kaitą RGB spalvų diapazone, taikant sudarytas kompiuterines programas. Резюме С применением теории ковариационных функций и Wavelet (маленьких волн) рассматривается идентификация цифровых изображений кожи человека. Выражения ковариационных функций определяются по случайным функциям, составленным при развертывании массивов пикселей цифровых изображений по столбикам в виде отдельных векторов. Цифровые изображения могут быть разных масштабов, так как при изменении масштаба для изображений частота волн цветов отдельных пикселей остается неизменной. В связи с этим влияние изменений масштаба в вычислительных процедурах ковариационных функций не проявляется. При идентификации цифровых изображений кожи человека использован цветовой спектр для формата RGB. Проведен анализ влияния отдельных составляющих тензора RGB цветов цифровых изображений на оценку ковариационных функций. Идентичность цифровых изображений оценивается по изменению значений коэффициентов корреляции в диапазоне спектра RGB цветов при использовании компьютерных программ.