Например, Бобцов

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ СИНТЕЗА ОБУЧАЮЩИХ ДАННЫХ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЧАСТИЧНО СКРЫТЫХ ЛИЦ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ

Аннотация:

Для решения проблемы автоматического распознавания лиц людей, использующих такие средства индивидуальной защиты, как медицинская маска, предложен и апробирован новый подход, основанный на применении методов генерации синтетических изображений частично скрытых лиц и модели распознавания лиц ArcFace. Предложена стратегия формирования обучающих наборов данных и получен ряд соответствующих моделей распознавания. Проведена серия экспериментов, направленных на оценку качества предсказаний полученного решения, и установлена зависимость между результирующим качеством предсказаний, реализуемых моделями распознавания, и объемом синтетических изображений в обучающих наборах данных. Согласно результатам экспериментальных исследований, нейросетевые модели, дообученные на наборах данных, в которых объем искусственно синтезированных изображений составляет 40—60 %, демонстрируют более высокие значения показателя точности распознавания, выше 87 % по количественной метрике AAc (Averaged Accuracy). Использование предложенного подхода позволяет значительно улучшить качество распознавания частично скрытых лиц по сравнению с базовым подходом.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

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