ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ В ВИДЕОПОТОКЕ

Статья в Elpub

Вопросы радиоэлектроники. 2017; : 39-45

ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ В ВИДЕОПОТОКЕ

Абдурахманов А. Ш., Масюк В. М., Лачихин А. В.

Аннотация

Представленная работа является продолжением исследований по созданию системы распознавания объектов в видеопотоке, предназначенной для детектирования и классификации людей в режиме реального времени. Получены первоначальные результаты работы системы в целом - быстродействие, качество и вычислительная сложность распознавания, исследованы вопросы детектирования лица человека, положение головы которого в кадре отлично от фронтального. В основном в работе представлены идеи и некоторые вопросы технических характеристик системы распознавания лиц, направленной на решение целого класса задач идентификации доступа с возможностью интеграции в существующие робототехнические и автоматизированные комплексы (АСУ и др.).

Список литературы

1. Пентланд А. Распознавание лиц для интеллектуальных сред // Открытые системы. 2000. № 3. C. 17–20.

2. Талбонен А. Н., Рогов А. А. Модели и методы поиска людей на фотографиях из исторического альбома. Ученые записки Петрозаводского государственного университета. 2012. № 6. С. 113–117.

3. Детектирование и распознавание лиц. URL: http://kuznech.com/ru/products/ facedetection/ (дата обращения: 26.09.2016)

4. Jones M. Robust Real-time Object Detection. Journal of Computer Vision, 2004, vol. 57 (2), pp. 137–154.

5. Абдурахманов А. Ш., Масюк В. М. Подход к построению системы распознавания лиц в толпе // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе: материалы Всероссийской научно-технической конференции (15–17 ноября 2016 г.). Т. 2. Калуга: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2016. С. 21–22.

6. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. NIPS, 2012, vol. 1, pp. 1106–1114.

Issues of radio electronics. 2017; : 39-45

APPROACH TO THE CONSTRUCTION SYSTEM FACE RECOGNITION IN THE VIDEO STREAM

Abdurakhmanov A. Sh., Masyuk V. M., Lachikhin A. V.

Abstract

This work is continuation of research to create objects recognition in the video system designed for the detection and classification of people in real time. Received the initial results of the system as a whole - the speed, quality and computational complexity of recognition, investigated questions of the human face detection, in which head position is different from the front. Basically, the ideas presented and some issues Performance facial recognition system to address the identification of a whole class of problems of access to the ability to integrate into existing robotic and automated systems (ACS et al.).

References

1. Pentland A. Raspoznavanie lits dlya intellektual'nykh sred // Otkrytye sistemy. 2000. № 3. C. 17–20.

2. Talbonen A. N., Rogov A. A. Modeli i metody poiska lyudei na fotografiyakh iz istoricheskogo al'boma. Uchenye zapiski Petrozavodskogo gosudarstvennogo universiteta. 2012. № 6. S. 113–117.

3. Detektirovanie i raspoznavanie lits. URL: http://kuznech.com/ru/products/ facedetection/ (data obrashcheniya: 26.09.2016)

4. Jones M. Robust Real-time Object Detection. Journal of Computer Vision, 2004, vol. 57 (2), pp. 137–154.

5. Abdurakhmanov A. Sh., Masyuk V. M. Podkhod k postroeniyu sistemy raspoznavaniya lits v tolpe // Naukoemkie tekhnologii v priboro- i mashinostroenii i razvitie innovatsionnoi deyatel'nosti v vuze: materialy Vserossiiskoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii (15–17 noyabrya 2016 g.). T. 2. Kaluga: Izd-vo MGTU im. N. E. Baumana, 2016. S. 21–22.

6. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. NIPS, 2012, vol. 1, pp. 1106–1114.