RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 2, страницы 254–265 (Mi co382)  

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточный нейронной сети и хэширующего леса

Ю. В. Визильтер, В. С. Горбацевич, А. В. Воротников, Н. А. Костромов

Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем (ГосНИИАС), Москва, Россия

Аннотация: В работе предлагается новый подход к построению биометрического шаблона с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса. Метод состоит из двух этапов: на первом происходит обучение свёрточной нейронной сети, далее к полученным описаниям применяется хеширующее преобразование с использованием нового предложенного метода хэширующего леса. Такой способ формирования шаблона является обобщением метода Boosted SSC (Similarity Sensitive Coding) для решения задачи построения оптимального хеша, учитывающего специфику задач верификации и идентификации лиц. Обучение производилось на базе лиц CASIA-WebFace, а тестирование – на базе лиц LFW. Применительно к задачам бинарного хеширования с метрикой Хемминга описанный подход позволяет получать 200-битный (25 байт) биометрический шаблон с качеством верификации 96,3 % и 2000-битный шаблон с 98,14 % на базе изображений лиц LFW. При использовании хэширующего леса с 7-битными деревьями 2000х7 достигается уровень идентификации в 93 % относительно базовых показателей свёрточной нейронной сети в 89,9 %. В результате достигается скорость формирования биометрических шаблонов (описаний лиц) с частотой более 40 изображений лиц в секунду на CPU Core i7 и более 120 изображений лиц в секунду с использованием GPU GeForce GTX 650.

Ключевые слова: свёрточные нейронные сети, хэширование, бинарные деревья, метрика Хэмминга, биометрия.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 16-11-00082
Работа была поддержана грантом РНФ (Проект № 16-11-00082).


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-2-254-265

Полный текст: PDF файл (1001 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../410214.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 23.11.2016
Принята в печать:16.03.2017

Образец цитирования: Ю. В. Визильтер, В. С. Горбацевич, А. В. Воротников, Н. А. Костромов, “Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточный нейронной сети и хэширующего леса”, Компьютерная оптика, 41:2 (2017), 254–265

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VizGorVor17}
\by Ю.~В.~Визильтер, В.~С.~Горбацевич, А.~В.~Воротников, Н.~А.~Костромов
\paper Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточный нейронной сети и хэширующего леса
\jour Компьютерная оптика
\yr 2017
\vol 41
\issue 2
\pages 254--265
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co382}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-2-254-265}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co382
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v41/i2/p254

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:199
    Полный текст:68
    Литература:20
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020