МЕТОД РОЗПІЗНАВАННЯ ОБЛИЧЧЯ ПІД ДОВІЛЬНИМ КУТОМ ЗОРУ

Анотація

У статті висвітлюється проблема використання технології розпізнавання обличчя в індустріальних застосуваннях. Незважаючи на інтеграцію цієї технології, існують відкриті виклики, такі як верифікація та ідентифікація осіб з різних поз. Особливу проблему становить відсутність належних досліджень у сфері розпізнавання обличчя в відео, зокрема в системах відеоспостереження, де в якості посилання використовуються знімки, отримані зі спеціальних кутів зору (POV). Ці виклики підкреслені в контексті використання фотографій, знятих фронтально та з правого профілю, які традиційно збираються поліцією.

Для вирішення цих проблем і заповнення дослідницької ніші пропонується новий підхід у вигляді бази даних з розпізнавання обличчя за знімками (FRMDB). Ця база включає 28 знімків та 5 відео, отриманих з різних кутів зору для 39 унікальних об'єктів. Основною метою FRMDB є аналіз впливу використання знімків з різних кутів зору на точність розпізнавання обличчя на кадрах відеоспостереження.

Для перевірки ефективності FRMDB та порівняння з існуючими даними проведено тести точності, використовуючи дві глибокі нейронні мережі (CNN), а саме VGG16 і ResNet50. Для цього вони були передзавантажені на попередньо навчені набори даних VGGFace та VGGFace2 для вилучення ознак обличчя. Порівняльний аналіз результатів проведено із застосуванням даних з існуючого дослідження, а саме, Бази даних обличчя з камер відеоспостереження (SCFace).

 Результати підкреслюють, що піднабір знімків, який включає фронтальні та праві профільні зображення, показує найнижчий рівень точності серед варіантів, що були протестовані. Це вказує на необхідність додаткового дослідження для визначення оптимальної кількості знімків для ефективного розпізнавання обличчя на кадрах відеоспостереження.