АНАЛІЗ МЕТОДІВ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ В ЗАДАЧАХ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ОСІБ У ВІДЕОПОТОЦІ

Анотація

Завдання виявлення обличчя на зображенні часто є першим кроком у процесі розв’язання задачі вищого рівня – розпізнавання особи, деталей особи або її міміки. Крім того, інформація про присутність та кількість осіб на зображенні може бути корисною в системах автоматичного обліку кількості відвідувачів; системах пропускного контролю в установах, аеропортах та метро; автоматичних системах запобігання нещасним випадкам; інтелектуальних інтерфейсах «людина-комп’ютер»; у фототехніці для автоматичного фокусування на обличчі людини, а також для стабілізації зображення особи з метою полегшення розпізнавання емоцій; для розширення зони стереобачення під час створення систем 3D відображення. Те, що для нас є фотографією, для системи розпізнавання образів – лише набір пікселів з різними параметрами кольору. Щоб навчити систему розпізнавати на зображенні окремі об’єкти, необхідно надати їй датасета – набір з тисяч зображень, в яких зазначено, де саме знаходиться потрібний об’єкт. Наприклад, якщо ми хочемо, щоб система навчилася розпізнавати на знімках людей, потрібно показати їй безліч фотографій людей різного віку, в різних позах і одязі, в різних умовах. Після подібного тренування система зможе безпомилково розпізнати людину на фотографіях. Однак напрошується інше запитання: якщо для системи фотографія – це просто сукупність пікселів, то як же нейросеть розуміє, що саме зображено на фото? Значне зростання обчислювальної потужності комп’ютерів та поява нових математичних моделей алгоритмів останніми роками дозволило домогтися начительного прогресу у сфері комп’ютерного зору. Нові технології, засновані на машинному навчанні, дозволяють створювати надійні рішення для складних адач розпознавальних образів. Дана стаття є оглядом основних підходів до вирішення завдань комп’ютерного зору, з акцентом на глибинне машинне навчання та штучні нейронні мережі. У статті розглянуто алгоритми розпізнавання об’єктів на зображенні, проведено аналіз методів, що застосовуються при обробці зображень, а також описано використання засобів машинного навчання в рамках роботи із зображеннями.