Побудова алгоритму автоматизації системи доступу до об'єкта на основі розпізнавання облич за допомогою нейронної мережі

DOI: 10.31673/2412-9070.2020.033437

Анотація

Розглянуто технічну сторону розпізнавання облич — нейронну мережу. Обґрунтовано переваги її використання для ідентифікації людини, проаналізовано етапи порівняння зображень облич.
Перший етап визначено як пошук обличчя на фотографії. За допомогою тестів визначено нейронну мережу, яка дає можливість найбільш ефективно отримувати нормалізоване зображення обличчя людини.
Другий етап — знаходження рис обличчя, за якими надалі проводитиметься порівняльний аналіз. Саме цей етап став головним у дослідженні — було виконано 16 наборів тестів по 12 тестів у кожному.
Для дослідження було використано два великих набори даних, які дають можливість оцінити ефективність алгоритмів не тільки за ідеальних умов, а й у польових.
Результати дослідження дали змогу встановити найкращий метод та нейронну модель для відшукання обличчя та поділ його на частини. Визначено, яку частину обличчя алгоритм розпізнає найкраще — це дозволило скоригувати місцеположення камери на точках пропуску.

Ключові слова: нейронна мережа; розпізнавання облич; згорткові нейронні мережі; метод косинусної сумісності; метод лінійних опорних векторів; глибоке навчання; банк зображень; набір вхідних даних.

Список використаної літератури
1. Brownlee J. A Gentle Introduction to Deep Learning for Face Recognition [Електронний ресурс]. URL: https://medium.com/@deepanshut041/introduction-to-feature-detection-and-matching-65e27179885d
2. Kelly A. Gates. Our Biometric Future: Facial Recognition Technology and the Culture of Surveillance. 2001. 274 c.
3. Cosine Similarity — Understanding the math and how it works [Електронний ресурс]. URL: https://www.machinelearningplus.com/nlp/cosine-similarity/
4. Gandhi R. Sup-port Vector Machine — Introduction to Machine Learning Algorithms [Електронний ресурс]. URL: https://www.machinelearningplus.com/nlp/cosine-similarity/