Например, Бобцов

Методы аудиовизуального распознавания людей в масках 

Аннотация:

Предмет исследования. В современном мире очень распространены случаи ношения людьми различных масок, респираторов и одежды на лице. Начавшаяся в 2019 году пандемия новой коронавирусной инфекции существенно увеличила применимость масок в общественных местах. Наиболее эффективными способами бесконтактного распознания личности являются методы идентификации и верификации человека по изображению лица и по записи голоса. Автоматические системы распознавания личности столкнулись с новыми проблемами из-за перекрытия большей части лица маской. Наличие данной проблемы определяет актуальность исследований в области распознания лиц в масках. Предмет исследования работы — системы и корпусы данных для распознавания личности людей в масках. Метод. Рассмотрены и проанализированы основные современные подходы и методы распознавания личности людей в масках, использующие изображения лица, записи голоса человека и аудиовизуальные методы. Приведен сравнительный анализ существующих корпусов данных, содержащих изображения и записи голосов людей, необходимые для создания систем распознавания личности. Основные результаты. Результаты анализа показали, что среди методов, использующих изображения лиц, наиболее эффективными являются методы, построенные на основе сверточных нейронных сетей, которые применяют область маски для извлечения признаков о геометрии лица. Популярные методы на основе x-векторов показали незначительное падение эффективности, что позволяет сделать вывод об их применимости в задачах распознавания личности говорящего в маске. Практическая значимость. На основании полученных выводов сформулированы требования к перспективным системам распознавания личности и определены актуальные направления для дальнейших исследований в данной области.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО