АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ

Основная идея распознавания лица состоит в выделении информативных признаков в изображении лица, кодировании этого изображения и сравнении его с информацией, хранящейся в базе данных. В данной работе проводится анализ алгоритмов, базирующихся на методе главных компонент, линейном дискриминантном анализе, обнаружении локальных признаков, с применением вейвлетов Габора, дискретном косинусном преобразовании, локальных бинарных шаблонах. Отмечается, что для корреляционных методов характерна вычислительная сложность и требуются большие объемы памяти, в этой связи на практике целесообразным является применение соответствующих методов, позволяющих уменьшить размерность признаков. Указаны последние разработки компании "Вокорд", базирующиеся на использовании глубоких нейронных сетей, использующих тестовую базу с миллионом фотографий.

1. Brunelli R., Poggio T. Face recognition through geometrical features / R.Brunelli, T.Poggio // European Conference on Computer Vision (ECCV). 1992. P. 792-800

2. Turk M. Eigenfaces for recognition/ M.Turk, A.Pentland // Journal of Cognitive Neuroscience. 1991. no. 3. P. 71-86.

3. Belhumeur P.N. Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection / P.N.Belhumeur, J.Hespanha, D.Kriegman // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1997. V. 19. P. 711-720

4. Wiskott L. Face recognition by elastic bunch graph matching / L.Wiskott, J.Fellous, N.Kruger, C.Malsburg // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1997. V. 19. P. 775-779.

5. Messer K. Performance characterization of face recognition algorithms and their sensitivity to severe illumination changes / K.Messer, J.Kittler, J.Short // Proc. of the International Conference on Biometrics (ICB). 2006. P. 1-11.

6. Zhao W. Face recognition: A literature survey / W.Zhao, R.Chellappa, P.Phillips, A.Rosenfeld // ACM Computing Surveys (CSUR). 2003. V. 35, № 4. P. 399-458.

7. Comon P. Independent Component Analysis - A New Concept? / P.Comon // Signal Processing. 1994. V. 36. P. 287-314.

8. Ojala T. Performance evaluation of texture measures with classification based on Kullback discrimination of distributions / T.Ojala, M.Pietikainen, D.Harwood // Proc. of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR). 1994. V. 1. P. 582-585.

9. Ahonen T. Face recognition with local binary patterns / T.Ahonen, A.Hadid, M.Pietikainen // Proc. of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2004. P. 469-481.

10. Huang D. Local binary patterns and its application to facial image analysis: a survey / D.Huang, C.Shan, M.Ardabilian, Y.Wang, L.Chen // IEEE transactions on systems, man, and cybernetics - part C: applications and reviews. 2011. V. 41, no. 6. P. 765-781.

11. Петрук В.И. Применение локальных бинарных шаблонов к решению задачи распознавания лиц / В.И.Петрук, А.В.Самородов, И.Н. Спиридонов // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2011. Спец. вып. Биометрические технологии. С. 58-63.

12. Пеньков П.В. Экспертные методы улучшения систем управления / П.В.Пеньков // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2012. № 9. С. 108-110.

13. Головинов С.О. Цифровая обработка сигналов / С.О.Головинов, С.Г.Миронченко, Е.В.Щепилов, А.П.Преображенский // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 4. С. 064-065.

14. Преображенский А.П. Исследование возможности определения формы объекта в окрестности восстановления локальных отражателей на поверхности объектов по их диаграммам обратного рассеяния / А.П.Преображенский // Телекоммуникации. 2003. № 4. С. 29-32.

15. Преображенский А.П. Аппроксимация характеристик рассеяния электромагнитных волн элементов, входящих в состав объектов сложной формы / А.П.Преображенский, Ю.П.Хухрянский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2005. Т. 1. № 8. С. 15-16.

16. Преображенский А.П. Алгоритмы прогнозирования радиолокационных характеристик объектов при восстановлении радиолокационных изображений / А.П.Преображенский, О.Н.Чопоров // Системы управления и информационные технологии. 2004. Т. 17. № 5. С. 85-87.

17. Косилов А.Т. Восстановление радиолокационных изображений объектов с использованием методов радиоголографии / А.Т.Косилов, А.П.Преображенский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2005. Т. 1. № 8. С. 79-81.

18. Чутченко Ю.Е. Исследование возможности улучшения качества изображения / Ю.Е.Чутченко, А.П.Преображенский // Территория науки. 2007. № 3. С. 364-369.

19. Мокеев В.В. Об эффективности анализа и распознавания изображений методом главных компонент и линейным дискриминантным анализом / В.В.Мокеев, С.В. Томилов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2013. Вып. № 3, Т. 13. С. 61-70.

20. Даница А.И. Модели каналов передачи данных / А.И.Даница, В.Н.Кострова // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 2(17). С. 86-90.

21. Максимова А.А. Методы исследования характеристик рассеяния электромагнитных волн объектами / А.А.Максимова, А.Г.Юрочкин // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 1(16). С. 53-56.

22. http://www.ixbt.com/news/2016/09/05/algoritm-identifikacii-lickompanii-vokord-pokazal-luchshij-rezultat-v-mire-v-teste-megaface.html