Отрывок: С использованием предлагаемого подхода были получены две группы биометрических шаблонов: 1. Компактные бинарные шаблоны с максималь- ной скоростью сравнения, используя метрику Хемминга – кодирующие деревья глубины 1. 2. Биометрические шаблоны, обеспечивающие максимальное качество решения задачи иден- тификации – с использованием кодирующих деревьев глубины...
Название : Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточный нейронной сети и хэширующего леса
Другие названия : Real-time face identification via CNN and boosted hashing forest
Авторы/Редакторы : Визильтер, Ю.В.
Горбацевич, В.С.
Воротников, А.В.
Костромов, Н.А.
Ключевые слова : свёрточные нейронные сети
хэширование
бинарные деревья
метрика Хэмминга
биометрия
Дата публикации : Апр-2017
Издательство : Самарский университет
Библиографическое описание : Визильтер, Ю.В. Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, А.В. Воротников, Н.А. Костромов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 2. – С. 254-265.
Серия/номер : 41;2
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 2000´7 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.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-2-254-265
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Identifikaciya-lic-v-realnom-vremeni-s-ispolzovaniem-svertochnyi-neironnoi-seti-i-heshiruushego-lesa-65850
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20171030\65850
ГРНТИ: 28.23.29
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
410214.pdf1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.