Научный журнал
ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ.
СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН.

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН. 2016; 3: 24-30

 

http://dx.doi.org/10.17213/0321-2653-2016-3-24-30

 

СИСТЕМА УЧЕТА ПОСЕЩЕНИЯ ЗАНЯТИЙ СТУДЕНТАМИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ

Р.М. Синецкий, М.М. Гавриков

Синецкий Роман Михайлович – канд. техн. наук, кафедра «Программное обеспечение вычислительной техники», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. Тел. (8635)25-52-95. E-mail: rmsin@srspu.ru

Гавриков Михаил Михайлович – канд. техн. наук, доцент, кафедра «Программное обеспечение вычислительной техники», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. Тел. (8635)25-52-95. E-mail: gmm1000@yandex.ru

 

 

Аннотация

Затронуты вопросы детектирования и распознавания лиц в приложении к задаче учета посещения студентами занятий в вузе. Обсуждаются особенности задачи, предлагается общая структура системы, рассматриваются основные этапы ее функционирования. Уделено внимание обсуждению самых важных алгоритмов системы: детектирования лиц на изображении, получаемом с камеры наблюдения, и распознавания этих лиц. Для решения задачи детектирования обсуждается использование алгоритма Виолы – Джонса. Задача распознавания решается методом LBPH. На основе описанных алгоритмов реализован прототип системы идентификации лиц на изображении и проведены практические испытания прототипа, сделаны выводы. Эксперименты показывают результаты, подтверждающие перспективность системы для решения задачи учета посещения занятий студентами.

 

Ключевые слова: распознавание лиц; детектирование лиц; обработка изображений; обработка и распознавание образов; алгоритм Виолы – Джонса; алгоритм LBPH.

 

Полный текст: [in elibrary.ru]

 

Ссылки на литературу

1. Face Recognition by Humans: Nineteen Results All Computer Vision Researchers Should Know About–URL: http://web.mit.edu/sinhalab/Papers/19results_sinha_etal.pdf (дата обращения: 11.04.2016).

2. Stan Z.Li, Anil K.Jain. Handbook of Face Recognition. Second edition. Springer-Verlag, London, 2011. 716 p. ISBN 978-0-85729-931-4

3. Face Detection–URL: https://facedetection.com / (дата обращения: 11.04.2016).

4. Paul Viola and Michael J. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE CVPR, 2001 – URL: https://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV07/ Papers/viola-cvpr-01.pdf (дата обращения: 12.04.2016).

5. Rainer Lienhart, Alexander Kuranov, Vadim Pisarevsky. Empirical Analysis of Detection Cascades of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection. IEEE ICIP 2002 – URL: http://www.multimedia-computing.de/mediawiki//images/5 /52/MRL-TR-May02-revised-Dec02.pdf (дата обращения: 12.04.2016).

6. Freund Y., Schapire R.E. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences, 55(1):119 – 139, August 1997.

7. Turk M., Pentland A. Eigenfaces for recognition // Journal of Cognitive Neuroscience. 1991. Vol. 3, № 1. P. 71 – 86.

8. Etemad K., Chellappa R. Discriminant analysis for recognition of human face images // Journal of the Optical Society of America. 1997. Vol. 14. P. 1724 – 1733.

9. Yang J., Zhang D., Frangi A.F. Two-dimensional PCA: A new approach to appearance-based face representation and recognition // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Jan 2004. Vol. 26, № 1. P. 131 – 137.

10. Ojala T., Pietikainen M., Harwood D. A comparative study of texture measures with classification based on feature distributions // Pattern Recognition. 1996. Vol. 29, № 1. P. 51 – 59.

11. Ahonen T., Hadid A. Pietikainen M.: Face recognition with local binary patterns. In: Proceedings of the European Conference on Computer Vision. Prague, Czech Republic, 2004. P. 469 – 481.

12. Zhao W., Chellappa R., Phillips P.J., Rosenfeld A. Face recognition: A literature survey // ACM Computing Surveys. Dec. 2003. Vol. 35, № 4. P. 399 – 458.