RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, выпуск 1, страницы 50–58 (Mi iipr236)

Анализ данных

Метод обратной индексации для поиска лиц по эталону

А. С. Соченковаa, И. В. Соченковa, А. В. Вохминцевb

a Российский университет дружбы народов, г. Москва
b Челябинский государственный университет

Аннотация: Распознавание лиц на данный момент является одной из наиболее важных задач компьютерного зрения и распознавания образов. Распознавание лиц применяется в системах безопасности, когда, например, необходимо идентифицировать определенного человека среди других. Для этой цели в данной работе представлен новый подход к индексации данных, который обеспечивает быстрый поиск изображений-кандидатов на больших коллекциях изображений. Индексация данных состоит из пяти этапов. На первом выделяется область, которая содержит лицо, на втором этапе лицо выравнивается, а затем выделяются области, содержащие глаза и брови, нос, рот. Затем для каждой области с помощью дескриптора выделяются ключевые признаки, и эти данные индексируются с применением процедуры квантификации. Представлен экспериментальный анализ качества работы метода, который дает результаты на уровне современных исследований в области распознавания лиц и довольно быстро, что важно в системах обеспечения безопасности, работающих в реальном масштабе времени (например, при анализе видеопотока).

Ключевые слова: распознавание лиц, особые области и точки, инвертированный индекс.



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024