МЕТОД ЭВОЛЮЦИОННОГО СОГЛАСОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Авторы:
1.
г. Москва и Московская область, Россия
2.
г. Москва и Московская область, Россия
Тип:
Статья конференции
Опубликовано:
19.12.2020
Классификаторы:
ВАК 01.01.2000 Математика
УДК 51 Математика
ББК 22 Физико-математические науки
УДК 51 Математика
ББК 22 Физико-математические науки
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
эволюционное согласование, распознавание лиц, нейронные сети
Аннотация (русский):
Проблема формализации и автоматизации процесса распознавания человеческих лиц была затронута еще на самых ранних стадиях развития систем распознавания образов и остается актуальной до сих пор. Более того в течение последних десяти лет количество научных исследований и публикаций по данной тематике выросло в несколько раз, что свидетельствует о возрастании актуальности этой проблемы. Это можно объяснить тем, что современная вычислительная техника открывает новые возможности ее применения в самых различных сферах, и соответственно появилось множество прикладных задач, требующих своего скорейшего разрешения. Одним из практических применений теории распознавания образов является распознавание лиц, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на изображении и идентификация человека по лицу. Интерес к процедурам, лежащим в основе процесса локализации и распознавания лиц, довольно значителен в связи с разнообразием их практического применения в таких областях, как охранные системы, верификация, криминалистическая экспертиза, телеконференции, компьютерные игры и т.д. Например, система распознавания лиц, разработанная в пекинском университете Циньхуа (Tsinghua University), была сертифицирована китайским Министерством общественной безопасности для использования в общественных местах. Японское отделение компании Omron, специализирующееся на технологиях распознавания, автоматизации и управления, разработало систему распознавания лица человека для мобильных телефонов. Компания Riya, основанная группой специалистов в области алгоритмов распознавания черт лица из Стэнфордского университета, начала открытое тестирование Web сервиса контекстного поиска изображений лиц в цифровых фотоальбомах. Обилие подобных примеров свидетельствует о практической значимости и востребованности методов распознавания лиц.
Проблема формализации и автоматизации процесса распознавания человеческих лиц была затронута еще на самых ранних стадиях развития систем распознавания образов и остается актуальной до сих пор. Более того в течение последних десяти лет количество научных исследований и публикаций по данной тематике выросло в несколько раз, что свидетельствует о возрастании актуальности этой проблемы. Это можно объяснить тем, что современная вычислительная техника открывает новые возможности ее применения в самых различных сферах, и соответственно появилось множество прикладных задач, требующих своего скорейшего разрешения. Одним из практических применений теории распознавания образов является распознавание лиц, в задачу которого входит автоматическая локализация лица на изображении и идентификация человека по лицу. Интерес к процедурам, лежащим в основе процесса локализации и распознавания лиц, довольно значителен в связи с разнообразием их практического применения в таких областях, как охранные системы, верификация, криминалистическая экспертиза, телеконференции, компьютерные игры и т.д. Например, система распознавания лиц, разработанная в пекинском университете Циньхуа (Tsinghua University), была сертифицирована китайским Министерством общественной безопасности для использования в общественных местах. Японское отделение компании Omron, специализирующееся на технологиях распознавания, автоматизации и управления, разработало систему распознавания лица человека для мобильных телефонов. Компания Riya, основанная группой специалистов в области алгоритмов распознавания черт лица из Стэнфордского университета, начала открытое тестирование Web сервиса контекстного поиска изображений лиц в цифровых фотоальбомах. Обилие подобных примеров свидетельствует о практической значимости и востребованности методов распознавания лиц.
Ключевые слова:
эволюционное согласование, распознавание лиц, нейронные сети
эволюционное согласование, распознавание лиц, нейронные сети
1. Протасов В.И. Конструирование метасистемных переходов. - М.: Изд-во института физико-технической информатики, 2009. - 186 с.
2. Rasch G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests /Expanded Edition, with Foreword and Afterword by B.D. Wright. Chicago: University of Chicago Press, 1980.
3. Сondorcet, marquis Marie-Jean-Antoine-Nicolas de Caritat. Essai sur l’application de l’analyse à la probabilité des décisions rendues à la pluralité des voix. Imprimerie Royale, Paris, 1785.
4. В.И. Протасов. Метод эволюционного согласования решений. Компьютерная и математическая модель. 2011г. 360-379 с.
