ОСНОВНЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ

В статье проводится анализ основных методологических особенностей, связанных с распознаванием лиц. Подобные подходы используются в системах обеспечения безопасности, охраны. Отмечены три основных шага, объединяющих разные подходы, направленные на распознавание лиц. Ключевыми составляющими процедуры распознавания являются: проведение детектирования лица, поиск ключевых точек лиц, представление лиц как векторов признаков. Указаны сложности выделения лиц на видеоданных. Проведен анализ перспектив применения алгоритмов Виолы-Джонса и Далала-Триггса. Отмечается, что модель деформируемых частей позволяет использовать сильные низкоуровневые признаки на основе гистограмм направленных градиентов, подобно алгоритму Далала-Триггса.

1. Кругль Г. Профессиональное видеонаблюдение. Практика и технологии аналогового и цифрового CCTV. / Г.Кругль// М.: Секьюрити Фокус, 2010. - 640 с.

2. Дамьяновски В. CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии. / В.Дамьяновски //М.: Ай-Эс-Эс Пресс, 2006. - 480 с.

3. Концепция построения и развития аппаратно-программного комплекса "Безопасный город" // Распоряжение Правительства Российской Федерации от 3.12.2014 № 2446-р.

4. Ko T. A Survey on behavior analysis in video surveillance for homeland a. security application / T.Ko // 37th IEEE Applied Imagery Pattern Recognition Workshop. AIPR, 2008. P. 1-8.

5. 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

6. Brey P. Ethical Aspects of Face Recognition Systems in Public Places / P. Brey // Journal of Information, Communication & Ethics in Society. 2004. a. P.97-109.

7. Брилюк Д.В. Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами. / Д.В.Брилюк, В.В.Старовойтов // Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 2002. - 54 с.

8. Viola P. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / P.Viola, M.Jones // Proc. International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2001. № 1. P. 511-518.

9. Freund Y. Experiments with a new boosting algorithm / Y.Freund, R.E.Schapire // Machine Learning: Proc. of the 13th International Conference. 1996. P. 148-156.

10. Dalal N. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / N.Dalal, B.Triggs // Proc. of the IEEE Conference Computer Vision and Pattern Recognition. 2005. P. 886-893.

11. Cerna L.R. Face Detection: Histogram of Oriented Gradients and Bag of Feature Method / L.R.Cerna, G.Camara-Chaves, D.Menotti // Proc. of the International Conference on Image Processing, Computer Vision & Pattern Recognition (IPCV). 2013. 5 p.

12. Felzenszwalb P. A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model / P.Felzenszwalb, D.McAllester, D.Ramanan // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2008. P. 1-8.

13. Zhu X. Face detection, pose estimation and landmark localization in the wild / X.Zhu, D. Ramanan // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2012. 8 p.

14. LeCun Y. Gradient-based learning applied to document recognition / Y.LeCun, L.Bottou, Y.Bengio, P.Haffner // Proc. of the IEEE. 1998. V. 86, no. 11. P. 2278-2324.

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

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

20. 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.

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

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

23. 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.