Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-4-482-489
УДК 004.93`12
Факторная модель обнаружения и распознавания контура и основных элементов человеческого лица
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Фам Туан Ань, Жукова Н.А., Евневич Е.Л. Факторная модель обнаружения и распознавания контура и основных элементов человеческого лица // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 4. С. 482–489. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-4-482-489
Аннотация
Предмет исследования. Рассмотрены вопросы распознавания и моделирования лица и объектов на лице человека по изображению. Разработаны модель, алгоритм и программа определения контуров и основных частей лица. Методы. Для предварительной обработки изображений использованы методы моделирования цвета и цветовых измерений. При распознавании и обработке изображений применены известные методы, включая скрытые марковские модели. Обучение разрабатываемой модели выполнено на основе нейросетевых методов машинного обучения по специально созданной выборке, а также с помощью методов цветовой сегментации. Основные результаты. Получена факторная модель лица человека, позволяющая эффективно и с высокой скоростью выделить и распознать на изображении лицо и его объекты с заданной точностью. Эксперименты показали, что после обучения точность правильного выделения границ составила 95–96 %. Практическая значимость. Разработанная модель может применяться в задачах обеспечения безопасности: для поиска и идентификации преступников в рамках укрепления правопорядка; при осуществлении контроля доступа на объекты критических инфраструктур и др.
Ключевые слова: лицо человека, цвет кожи, выделение контура лица, распознавание объектов лица, факторная модель лица
Благодарности. Исследование выполнено в рамках бюджетной темы № 0060-2019-0011.
Список литературы
Благодарности. Исследование выполнено в рамках бюджетной темы № 0060-2019-0011.
Список литературы
-
Chuk T., CrookesK., Hayward W.G., Chan A.B., Hsiao J.H. Hidden Markov model analysis reveals the advantage of analytic eye movement patterns in face recognition across cultures // Cognition. 2017. V. 169. P. 102–117.https://doi.org/10.1016/j.cognition.2017.08.003
-
Liu D., Li J., Wang N., Peng C., Gao X. Composite components-based face sketch recognition // Neurocomputing. 2018. V. 302. P. 46–54.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.03.042
-
Alboil A., Torres L., Delp E. An unsupervised color image segmentation algorithm for face detection applications // Proc. of the International Conference on Image Processing (ICIP 2001).2001. P. 681–684. https://doi.org/10.1109/ICIP.2001.958585
-
Galarza E.E., Egas F.D., Silva F.M., Velasco P.M., Galarza E.D. Real time driver drowsiness detection based on driver’s face image behavior using a system of human computer interaction implemented in a smartphone // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. V. 721. P. 563–572. https://doi.org/10.1007/978-3-319-73450-7_53
-
Смирнов А.В., Пашкин М.П., Шилов Н.Г., Левашова Т.В. Онтологии в системах искусственного интеллекта: способы построения и организации (часть 1) // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 1(49). С. 3–13.
-
Wu J., Trivedi M. Robust facial landmark detection for intelligent vehicle system // Lecture Notes in Computer Science. 2005.V. 3723. P. 213–228. https://doi.org/10.1007/11564386_17
-
King D.E. Dlib-ml: A machine learning toolkit // Journal of Machine Learning Research. 2009. V. 10. P. 1755–1758.
-
Гончаров A., Горбань А. Распознавание лиц на изображениях с низким разрешением // Труды российской конференции молодых ученых по информационному поиску в рамках RuSSIR’2007. Екатеринбург, 2007. С. 5–15.
-
Труды Института системного анализа Российской академии наук. Т. 38. Обработка изображений и анализ данных / под ред. В.Л. Арлазарова, Н.Е. Емельянова. М.: URSS, 2008. 363 с.
-
Zuo F., De With P.H.N. Fast human face detection using successive face detectors with incremental detection capability // Proceedings of SPIE. 2003. V. 5022. P. 831–841.https://doi.org/10.1117/12.476451