Комбинированный метод распознавания лица

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2020.3.3.001
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Currently, face recognition is one of the most important achievements of biometrics, which al-lows using algorithms to determine the character of a person by his physiological characteristics. Research and analysis of existing methods for face recognition helps, to recognize the positive and negative aspects of each of the methods provided, on the basis of which an effective method of pattern recognition is created. The fundamental idea of this article is to improve the consolidated face recognition technique using the OpenCV specialized vision library and the Viola-Jones calculation, with the help of which a face from a video stream is correlated with certain 68 points of the face. Additionally, a calculation is considered to naturally alter the image difference in order to productively identify the structure of the face. In addition, in the work, it was possible to improve the quality of object recognition, reduce the degree of false confirmation, reduce the time for preparing the classifier and image processing. В настоящее время распознавание лица -одно из важнейших достижений биометрии, которое позволяет с помощью алгоритмов определять характер человека по его физиологическим характеристикам. Исследование и анализ существующих методов для рас-познавания лиц помогаетраспознать положительные и отрицательные аспекты каждого из предоставленных методов, на основе чего создается эффективный метод распознавания об-разов. Фундаментальной идеей данной статьи является улучшение консолидированной тех-ники распознавания лиц с использованием библиотекиспециализированного зрения OpenCV и вычисления Виолы-Джонса, с помощью которого лицо из видео-потока соотносится с определенными 68 точками лица. Дополнительно рассматривается расчет для естественного изменения различия изображения, чтобы продуктивно идентифицировать структуру лица. Кроме того, в работе удалось повысить качество распознавания объектов, снизить степень ложного подтверждения, сократить время подготовки классификатора и обработки изобра-жения.