Перевод названия: DEEP LEARNING FACE RECOGNITION
Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2021
Ключевые слова: MMOD CNN, face detection. face recognition, facial landmarks, обнаружение лиц, распознавание лиц, лицевые ориентиры
Аннотация: В работе представлен метод распознавания лиц, использующий выделение лицевых ориентиров, на основе которых исходное изображение масштабируется, вращается и центрируется путем применения аффинных преобразований из библиотеки OpenCV. Для распознавания лиц на наборе данных iBUG-300W обучена модель MMOD CNN. Экспериментальные исследоваПоказать полностьюния, проведенные на реальных данных с веб-камеры, обеспечивают среднюю точность распознавания личности около 94%. В качестве меры различия эталонного и исследуемого изображения выбрано евклидово расстояние. Полученная программная реализацию разработанного алгоритма позволяет обеспечить прокторинг в электронных обучающих системах. The article presents a face recognition method that uses facial landmarks, on the basis of which the original image scales, rotates and centers by applying affine transformations from the OpenCV li-brary. For face recognition the iBUG-300W dataset, the MMOD CNN model is trained. Experimental studies conducted on dataset from a webcam provide an average accuracy of personality recognition of about 94%. As a measure of the difference between the reference and the studied image, the Euclidean distance is selected. The resulting software implementation of the developed algorithm allows for proc-toring in electronic training systems.
Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Номера страниц: 107-110
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский федеральный университет