Методика розпізнавання зображень облич у реальному часі за допомогою згорткової нейронної мережі MobileNetV3

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.061207

Анотація

У статті описано розроблену методику для детектування та розпізнавання обличу реальному часі. В основу розробленої методики покладено алгоритмічний конвеєр для паралельної обробки даних та їх обміну між трьома потоками: зчитування зображення з відеокамери, обробки нейронною мережею, візуалізації розпізнаного зображення. Основне покращення обробки даних отримано внаслідок використання двох моделей згорткової нейронної мережі (ЗНМ) з архітектурою MobileNetV3. Модель ЗНМ №1 була натренована для детектування облич, а модель ЗНМ №2 натренована для розпізнавання облич. На основі запропонованої методики розроблено програму на мові Python. Ключову увагу приділено оптимізації методики для досягнення мінімальних затримок при обробці кадрів. Проведені експерименти продемонстрували ефективність розробленої методики, яка забезпечує стабільну роботу на персональному комп’ютері навіть без графічного процесора. Отримано середню швидкодію 5.5 кадрів за секунду із затримкою 0.72 секунди. Запропонована методика є гнучкою до змін навантаженості операційної системи.

Ключові слова: розпізнавання зображень облич; згорткові нейронні мережі; обробка зображень; MobileNetV3, Python; машинне навчання; детектування; алгоритм; комп’ютерний зір.