Исследование параметров алгоритмов распознавания лиц
В современном мире теория распознавания образов играет важную роль. Она практически применяется в распознавании лиц, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на изображении и, при необходимости, идентификация человека по лицу. Быстротечность современной жизни диктует растущие требования для всё более новых и совершенных методов локализации и распознавания лиц. Интерес к ним довольно значителен ввиду их широкого практического применения в таких областях, как охранные системы, системы обеспечения безопасности в местах массового пребывания людей, антитеррористические системы, криминалистическая экспертиза, верификация, мобильные устройства и т. д. Технология идентификации личности на основе изображения лица не требует физического контакта с устройством, как это требуется при использовании других биометрических показателей, и с учетом стремительного развития цифровых технологий является наиболее предпочтительной для массового применения. Но она имеет основную трудность, заключающуюся в зависимости качества результата распознавания человека по изображению лица от положения, ракурса, условий освещенности и т. д. Данная работа посвящена выработке рекомендаций по выбору параметров, в привязке к алгоритму, который на выходе будет выдавать ожидаемую точность результата работы. Для анализа были взяты алгоритмы распознавания лиц: метод главных компонент, активные модели внешнего вида, метод гибкого сравнения на графах, сверточные нейронные сети. Для каждого из алгоритмов выявлены преимущества и недостатки. Описана архитектура выбранного алгоритма распознавания лица. Определены параметры, влияющие на точность результатов работы. По итогам исследования были выявлены недостатки выбранного алгоритма, а также предложены варианты модификации алгоритма с целью повышения процента точности распознавания.