Дослідження методів розпізнавання облич у відеопотоках
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У дипломній роботі розробляється тема «Дослідження методів розпізнавання облич у відеопотоці».
У час стрімкого науково-технічного прогресу важливим фактором розвитку традиційних сфер життя (медицина, банківська справа, охорона правопорядку та життя) є діджиталізація. Усі перераховані вище сфери зазвичай використовують відео камери для своїх цілей, як наприклад для систем охорони підприємств, для пошуку злочинців правоохоронними органами, банками для контролю відвідувачів та в біометричних банкоматах. Використання систем розпізнаванні облич у відеопотоках дозволяє автоматизувати та покращити виконання всіх цих завдань і вже успішно застосовується в більшості високотехнологічних країн.
Метою роботи є покращення ефективності розпізнавання та ідентифікації людини в відеопотоці шляхом модифікації алгоритму.
В результаті проведених в роботі досліджень розглянуто методи розпізнавання облич і ідентифікації особи в відеопотоках, та запропоновано алгоритм, що використовує каскадну архітектуру з чотирьох згорткових нейромереж та методу k-найближчих сусідів.
У роботі сформовані вимоги до розробленої системи та запропонований алгоритм, побудований на основі каскадної згорткової нейромережі MTCNN, що дозволило збільшити швидкість розпізнавання. Виконано реалізацію системи розпізнавання осіб в відеопотоках, у вигляді веб-застосунку.
Проведено тестування точності алгоритму розпізнавання на датасеті FDDB з використанням метрик Accuracy, Precision, Recall і F1, що показали точність на рівні 90%. Також проведені тестування на швидкість в порівнянні з не модифікованим алгоритмом MTCNN, що показали незначне збільшення швидкості при налаштованих параметрах.
The theme that is developing in the diploma work is “Research of the methods of face recognition in video stream”. In time of rapid scientific and technological progress, digitalization is an important factor in the progressing of traditional spheres of life, such as medicine, banking, law and life enforcement, etc. All previously listed sphere are using video camera for certain purposes, such as enterprise security systems, law enforcement to find criminals, by banks to monitor visitors and for biometric ATMs. The use of the system of face recognition in video streams can automate and improve the performance of all these tasks and is already used in most high-tech countries. The aim of the work is to improve the efficiency of face recognition and identification in the video stream by modifying the algorithm. As the result of the research, the methods of face recognition and identification in video streams are considered, and an algorithm using a cascade architecture of four convolutional neural networks and the method of k-nearest neighbors is proposed. The requirements to the developed system was formed in the work and the modified algorithm constructed on base of MTCNN that have architecture of cascade convolutional neural network is offered, that allowed increase recognition speed. The system of face recognition in video streams was developed in the form of a web application. The accuracy of the recognition algorithm was tested on FDDB dataset using the Accuracy, Precision, Recall and F1 metrics, which showed an accuracy of 90%. Also, there were made speed tests in comparison with the unmodified algorithm MTCNN, which showed a slight increase in speed at the configured parameters.
The theme that is developing in the diploma work is “Research of the methods of face recognition in video stream”. In time of rapid scientific and technological progress, digitalization is an important factor in the progressing of traditional spheres of life, such as medicine, banking, law and life enforcement, etc. All previously listed sphere are using video camera for certain purposes, such as enterprise security systems, law enforcement to find criminals, by banks to monitor visitors and for biometric ATMs. The use of the system of face recognition in video streams can automate and improve the performance of all these tasks and is already used in most high-tech countries. The aim of the work is to improve the efficiency of face recognition and identification in the video stream by modifying the algorithm. As the result of the research, the methods of face recognition and identification in video streams are considered, and an algorithm using a cascade architecture of four convolutional neural networks and the method of k-nearest neighbors is proposed. The requirements to the developed system was formed in the work and the modified algorithm constructed on base of MTCNN that have architecture of cascade convolutional neural network is offered, that allowed increase recognition speed. The system of face recognition in video streams was developed in the form of a web application. The accuracy of the recognition algorithm was tested on FDDB dataset using the Accuracy, Precision, Recall and F1 metrics, which showed an accuracy of 90%. Also, there were made speed tests in comparison with the unmodified algorithm MTCNN, which showed a slight increase in speed at the configured parameters.
Опис
Ключові слова
123 комп’ютерна інженерія, відеопоток, video stream, technological progress, науково-технічний прогрес
Бібліографічний опис
Кунак І. С. Дослідження методів роспізнання облич у відеопотоках : дипломна робота магістра / І. С. Кунак. – Одеса, 2021. – 57 с.