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.pdf | 1 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.