Нейросетевой алгоритм распознавания лиц на основе сети ResNet34 исследован на наборе снимков FGNET, который содержит сгруппированные по каталогам изображения одного человека в широком диапазоне возрастов (20 лет и более)...
Подробнее: Исследование алгоритма верификации лиц на разновозрастном наборе снимков
Заключительным и наиболее важным компонентом системы распознавания лиц является алгоритм создания дескриптора, который для переданного на вход изображения лица конструирует вектор в 128-мерном пространстве, являющийся одновременно ключом для выборки лиц в базе изображений и основой для расчета меры схожести двух лиц. Проведены исследования нейросетевого алгоритма...
Завершено первичное экспериментальное исследование алгоритма поиска ключевых точек лица предназначенного для нормализации его пространственной ориентации и последующего построения дескриптора и непосредственного распознавания. СКО для исследованной выборки составляет 2,78%...
Подробнее: Экспериментальные результаты исследования алгоритма для поиска ключевых точек лица
В рамках эксперимента по исследованию алгоритма поиска ключевых точек лица пересмотрены критерии точности. В силу особенностей реализации на основе регрессионных деревьев из перечня исключена ошибка второго рода, а средняя квадратическая ошибка координат точек рассчитывается как в целом, так и по группам, относящимся к отдельным элементам лица...
Специалистами ООО «КодЛикс» разрабатывается система, предназначенная для поиска и распознавания людей на одиночных снимках и в видеопотоке. Обобщенная структура системы содержит четыре основных компонента...
Успешное завершение поиска state-of-the-art решения в области обнаружения лиц на снимке позволяет перейти к следующему этапу построения системы распознавания – выделению ключевых точек лица (landmarks) и оценке его положения в пространстве...
Проведено исследование алгоритма обнаружения лиц на основе сверточной нейронной сети на базе изображений Megaface. Данный алгоритм продемонстрировал значение ошибки второго рода в 0,82% и на настоящий момент является искомым state-of-the-art решением задачи обнаружения лиц...
Подробнее: Исследование нейросетевого алгоритма обнаружения лиц
Алгоритм обнаружения на основе гистограмм направленных градиентов доработан таким образом, чтобы масштабировать тестовые изображения до минимального размера в 300 точек по горизонтали или вертикали, что позволило преодолеть ограничения по минимальному размеру лица в кадре.
Проведенное тестирование на 10000 размеченных изображений базы Megaface показало снижение количества ошибок второго рода до 1788 (~17,9%).
Начато исследование нейросетевого алгоритма обнаружения лиц на основе сверточной нейронной сети...
Подробнее: Доработка алгоритма на основе HOG для выделения лиц малых размеров
Проведено исследование алгоритма обнаружения лиц на основе гистограмм направленных градиентов (HOG) библиотеки dlib на 10000 размеченных изображений базы Megaface для определения количества ошибок второго рода (ложных отрицательных срабатываний) и причин их возникновения.
Количество ошибок второго рода составило 3251 (~32,5%). Большая часть ошибок допущена на снимках в естественных условиях (Wild Faces) и изображениях малого размера...
Подробнее: Статистика алгоритма обнаружения лиц на основе HOG
Специалистами ООО «КодЛикс» начато исследование алгоритмов обнаружения лиц на изображениях с обязательным функционированием на «Wild Faces» – снимках в «естественных» условиях.
Целью исследования является определение доступного state-of-the-art алгоритма обнаружения, который позволит находить более 95% лиц на тестовых изображениях, а также определение его недостатков и направлений дальнейшего совершенствования...
