Програмний модуль розпізнавання облич для систем ідентифікації осіб

Abstract

Завдання ідентифікації осіб за фотографіями завжди було однією з найважливіших цілей для дослідників, які працюють у галузі комп’ютерного зору та штучного інтелекту. З розвитком комп’ютерних технологій з’явилася низка алгоритмів для вирішення цього завдання, але більшість з них мають серйозні обмеження, пов’язані з продуктивністю і точністю розпізнавання. Розробка «нейронних мереж» набула широкого поширення в останнє десятиліття завдяки стрімкому зростанню обчислювальних потужностей і накопиченню величезної кількості даних, необхідних для функціонування цих алгоритмів. Застосування цієї технології також привернуло увагу в галузі розпізнавання облич, де її точність була значно покращена. Однак, незважаючи на десятиліття досліджень у багатьох провідних світових дослідницьких центрах і досягнення дуже високої точності розпізнавання, близької до людського сприйняття, не було створено жодної системи комп’ютерного зору, яка могла б працювати в реальних умовах і розпізнавати людей навіть у складних умовах. Однією з головних проблем, з якою стикаються системи комп’ютерного зору, є велика мінливість візуального зображення через зміну освітлення, кольору, масштабу і кута спостереження. Крім того, такі фактори, як різні головні убори, аксесуари та макіяж, також ускладнюють розпізнавання облич. У деяких з цих ситуацій відрізнити одне обличчя від іншого може бути надзвичайно складно навіть для людини. Нейробіологи виявили, що існує спеціальна ділянка людського мозку, яка відповідає за розпізнавання облич. Пошук оптимального рішення для цієї задачі залишається актуальним дослідницьким викликом. З огляду на вищесказане, зрозуміло, що це питання залишається надзвичайно актуальним і буде широко використовуватися в майбутньому в різних галузях, пов’язаних з аналізом фото- та відеоматеріалів. Зокрема, ідентифікація обличчя важлива для систем контролю доступу на підприємствах, для верифікації осіб в банківській та інших галузях. Вона також має широкий спектр застосувань, таких як управління громадською безпекою шляхом пошуку правопорушників, забезпечення

9 безпеки навчальних закладів шляхом моніторингу відвідуваності та ідентифікації злочинців, які можуть проникнути в приміщення. Однак для вирішення цих завдань надзвичайно важливо зменшити кількість хибних спрацьовувань, і навіть невелике покращення точності розпізнавання було б значним досягненням і варте подальших досліджень у цій галузі.