Библиографическое описание:ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ : доклад, тезисы доклада / А. П. Михеев, А. В. Пятаева. - [Б. м. : б. и.], 2021. - Текст : непосредственный // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли : Материалы VIII Международной научной конференции; электронное научное издание / Науч. редактор Е.А. Ваганов, отв. ред. Г.М. Цибульский ; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли (2021 ; 14.09 - 17.09 ; Красноярск). - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2021. - С. 107-110. - ISBN 9785763845662. Перевод заглавия: DEEP LEARNING FACE RECOGNITION
Аннотация:В работе представлен метод распознавания лиц, использующий выделение лицевых ориентиров, на основе которых исходное изображение масштабируется, вращается и центрируется путем применения аффинных преобразований из библиотеки OpenCV. Для распознавания лиц на наборе данных iBUG-300W обучена модель MMOD CNN. Экспериментальные исследования, проведенные на реальных данных с веб-камеры, обеспечивают среднюю точность распознавания личности около 94%. В качестве меры различия эталонного и исследуемого изображения выбрано евклидово расстояние. Полученная программная реализацию разработанного алгоритма позволяет обеспечить прокторинг в электронных обучающих системах.
The article presents a face recognition method that uses facial landmarks, on the basis of which the original image scales, rotates and centers by applying affine transformations from the OpenCV li-brary. For face recognition the iBUG-300W dataset, the MMOD CNN model is trained. Experimental studies conducted on dataset from a webcam provide an average accuracy of personality recognition of about 94%. As a measure of the difference between the reference and the studied image, the Euclidean distance is selected. The resulting software implementation of the developed algorithm allows for proc-toring in electronic training systems.
