Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц в задаче визуальной идентификации

распознавание лиц алгоритм EigenFace фильтр Габора визуальная идентификация

Автоматизированная пространственная оптимизация компоновки блока управления датчика давления по тепловому критерию, Аспекты химического образования в контексте концепции устойчивого развития, ...

УДК 004.93 Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц в задаче визуальной идентификации О.В. Рогозин, С.А. Кладов МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Статья посвящена двум подходам к распознаванию лиц, реализованным в программном комплексе визуальной идентификации. <...> Описаны соответствующие алгоритмы, приведены блок-схемы и фрагменты их программной реализации, проанализированы результаты применимости на основе проведенных исследований. <...> Функциональные возможности системы позволяют повысить надежность идентификации за счет ее многоуровневой структуры, основанной на использовании различных биометрических характеристик. <...> Важной частью этой структуры является блок распознавания лиц, в котором реализованы два независимых алгоритма распознавания, отличающиеся точностью, скоростью и ресурсоемкостью. <...> Различия в характеристиках алгоритмов позволяют оценивать целесообразность применения их в конкретной ситуации, в то время как одновременное использование увеличит надежность идентификации. <...> Далее рассмотрим сами алгоритмы, некоторые аспекты их реализации и интегрирования в систему. <...> Основная идея алгоритма EigenFace заключается в нахождении «среднего лица», т. е. обобщенного и усредненного варианта всех фотографий пользователей в базе данных. <...> С помощью полученного «среднего лица» для каждой фотографии пользователя находится «разностное лицо», т. е. разница между ней и «средним лицом». <...> Полученное «разностное лицо» представляет собой те черты лица, которые реже всего встречаются на остальных изображениях в базе данных. <...> При поступлении изображения на вход подсистемы для него вычисляется «разностное лицо» и сравнивается с каждым «разностным лицом» в базе данных с помощью евклидова расстояния: 1 <...> 1-й шаг: получение массива фотографий, которое происходит с помощью признаков Хаара и библиотеки OpenCV. <...> Изображение хранится в базе данных в виде матрицы I[m, n] значений цвета его пикселей <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт