ДОСЛІДЖЕННЯ ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ ЛЮДИНИ В СИСТЕМАХ ІДЕНТИФІКАЦІЇ

Автор(и)

  • Ольга Вікторівна Кривенко ДВНЗ «ПДТУ»
  • Олена Вячеславівна Трубіцина ДВНЗ «ПДТУ»

DOI:

https://doi.org/10.31498/2522-9990222020197702

Ключові слова:

розпізнавання зображень, програмне забезпечення, нейронні мережі, системи ідентифікації, метод згорткових нейронних мереж

Анотація

Комп'ютерний зір застосовується при розпізнаванні, ідентифікації, виявленні, аналізу зображення. Але недоліком просунутого програмного забезпечення є те, що воно не сприймає навколишній світ як людина. Найрозумніші машини поки що не можуть бачити,
але можуть навчатися, подібно формуванню нейронних зв’язків у мозку людини. Актуальність дослідження методів розпізнавання обличчя людини проявляється через популярність обробки зображення людини та необхідність покращення взаємодії людини і технологій. Результатом досліджень є визначення переваг та недоліків існуючих систем та методів, а також спрощення процесу розпізнавання обличчя людини на зображеннях та підвищення показників при розпізнаванні за допомогою методу згорткових нейронних мереж. Отримана система на основі нейромережевих методів приймає рішення аналогічно людині. Для прийняття рішення даній системі необхідна інформація про об’єкт, яку отримують на вході завдяки відстеженню особливих властивостей об’єкта. Коли досліджуваним об’єктом є людина, найбільш особливі властивості можна одержати завдяки відстеженню його особи. При цьому системі доводиться мати справу з іноді
неякісними зображеннями, шумом, ракурсами положення голови, погане освітлення і тощо. Критерії точності та швидкості є факторами успішної роботи системи розпізнавання обличчя. Вихідний продукт показує поліпшені показники розпізнавання. Проведені дослідження показали універсальність нейронних мереж та їх ефективність у вирішенні задач розпізнавання обличчя людини у реальному часі та по фотографії. Систему автоматичного відстеження та розпізнавання обличчя людини із використанням штучного інтелекту та згорткових нейронних мереж може бути використано в контрольно-пропускних пунктах, митному контролі, для ідентифікації у банківських системах, державних установах, навчальних закладах (контроль відвідуваності,
облік проходимості сторонніх осіб у приміщеннях, ідентифікація особи при написанні контрольних або екзаменаційних робіт).

Біографії авторів

Ольга Вікторівна Кривенко, ДВНЗ «ПДТУ»

к.т.н., доцент кафедри «Інформатика»

Олена Вячеславівна Трубіцина, ДВНЗ «ПДТУ»

магістрант кафедри «Інформатика»

Посилання

Grother Р. Face Recognition Vendor Test (FRVT). Performance of Face Identification

Algorithms. / Patrick Grother, Mei Ngan. – Information Access Division National Institute of

Standards and Technology. – May 26, 2014 – р. 138.

M. Lades, J. Vorbruggen, J. Buhmann, “Distortion invariant object recognition in the

dynamic link architecture”, IEEE Transactions on computers, 1993, vol. 42, no. 3, pp. 300 -310,

March 1993.

А. М. Лисенко, “Застосування біометричних систем для ідентифікації особи”,

Вісник Київського нац. ун.-ту ім. Т.Шевченка, Юридичні науки, 2004, №60/62, c. 87-91.

Метод Виолы-Джонса (Viola-Jones) как основа для распознавания лиц,

Электронный ресурс, Режим доступа: https://habrahabr.ru/post/133826/

S.Lawrence, C.L. Giles., C. Tsoiта, “Face Recognition: A Convolutional Neural

Network Approach”, IEEE Transactions on Neural Networks, Special Issue on Neural Networks

and Pattern Recognition, vol. 8, no 1, pp.98–113, 1997.

Y.Taigman, M.Yang, M.Ranzato, “DeepFace: Closing the Gap to Human-Level

Performance in Face Verification”, [Online]. Available at:

https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/taigman_cvpr14.pdf

Joo Er Meng, W.Chen, Wu Shiqian, “High-speed face recognition based on discrete

cosine transform and RBF neural networks”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 16, no. 3,

pp. 679 – 691,2005.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-02-20

Номер

Розділ

Інформаційні технології