Распознавание образов
Цель: исследование методов и алгоритмов для распознавания лиц и идентификации.
Тема проекта по распознаванию образов: «Распознавание лица человека с идентификацией».
Описание задачи: необходимо разработать рабочий проект (систему, приложение) по распознаванию человеческих лиц с идентификацией человека (например, его имя). Система должна распознавать не менее 15 лиц. На вход системе будет подаваться видеопоток в реальном времени. На выходе – распознанное и идентифицированное лицо.
Методы: для распознавания были взяты три метода
- Haar cascades (из библиотеки OpenCV),
- HOG (библиотека Face recognition),
- MTCNN (библиотека MTCNN).
Выводы: таким образом нами были рассмотрены три способа распознавания и идентификации лиц в видеопотоке. В целом, результаты оказались положительными. Все алгоритмы распознали и идентифицировали человека.
Плюсы и минусы
Результаты показали, что самым устойчивым алгоритмом оказался HOG (Histograms of oriented gradients) из библиотеки Face Recognition. Данный метод не требует настройки гиперпараметров и хорошо работает «из коробки».
Каскады Хаара и MTCNN требуют настройки параметров и занимают более долгий процесс обучения. Несмотря на это MTCNN имеет больший потенциал, чем остальные алгоритмы, и при правильном тюнинге модели может показать лучший результат. Также MTCNN определяет не только лицо, но и определяет координаты глаз, носа и кончиков рта.