В настоящее время методы биометрической идентификации на основе уникальных физических и поведенческих характеристик человека широко используются в системах контроля и доступа к информации. Система распознавания лиц позволяет автоматизировать проход на охраняемые объекты с помощью компьютерного зрения. При этом важную роль в такой системе играет создание базы данных лиц людей, имеющих допуск на режимный объект. В работе применен метод главных компонент для реализации процесса распознавания лиц. Метод позволяет уменьшить размерность данных с утратой минимального количества важной информации. Алгоритм Виолы - Джонса применен для обнаружения лица, создания базы данных лиц и тестирования результатов распознавания. Для вычисления расстояний между тестовыми изображениями и изображениями базы данных использована евклидова метрика. Показано, что предварительная обработка базы данных позволяет улучшить результаты распознавания.
Вай Ян Мин
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», г. Москва, Россия
1. Bakshi U., Singhal R. A survey on face detection methods and feature extraction techniques of face recognition // International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS). 2014. No. 3. Vol. 3. P. 233–237.
2. Barnouti, Nawaf Hazim. Improve face recognition rate using different image pre-processing techniques // American Journal of Engineering Research (AJER). 2016. No. 5. Vol.4. P. 46–53.
3. Cross-race effect. URL: https://ru.qwe.wiki/wiki/Cross-race_effect (дата обращения: 25.03.2020).
4. Viola P., Jones M. Robust real-time face detection // International Journal of Сomputer Vision. 2004. No. 57. P. 139–145.
5. Viola P., Jones M. Robust real-time object detection // 2nd International Workshop on Statistical and Computational Theories of Vision – Modelling, Learning, Computing, and Sampling (Vancouver, Canada, July 13, 2001). 2001. P. 4–14.
6. Вай Ян Мин, Лисовец Ю.П, Романова Е.Л, Тхет Наинг Вин. Применение статистической обработки данных для повышения эффективности распознавании лиц при использовании метода главных компонент // Электронные информационные системы. 2019. № 2 (21). C. 35–37.
7. Anand Singh, Erarica Mehra, Saundarya Dorle. Face recognition using principal component analysis // International Journal of Advanced Technology in Engineering and Science. 2016. Vol. 4. Iss. 03. P. 611–614.
8. Вай Ян Мин. Моделирование контрольно-пропускного пункта для решения задачи обнаружения и идентификации лиц // 25-я Всероссийская межвузовская науч.-техн. конф. студентов и аспирантов
«Микроэлектроника и информатика – 2018». M.: МИЭТ, 2018. С. 115.
9. Вай Ян Мин, Лисовец Ю.П., Романова Е.Л., Зо Льин У. Алгоритмы идентификации человека на входе автоматизированного контрольно-пропускного пункта с использованием метода главных компонент // Электронные информационные системы. 2020. № 1 (24). С. 41–43.