Современные системы распознавания лиц играют ключевую роль в безопасности предприятий и автоматизации множества задач, для которых необходима идентификация личности. Однако низкое качество изображений, как следствие плохого освещения или низкого разрешения камеры, остаётся вызовом для разработчиков и компаний.
Решить проблему взялись магистранты Кузбасского государственного технического университета имени Т.Ф. Горбачева Даниил Красновский и Юрий Негров.
Молодые учёные представили интеллектуальную систему распознавания лиц, которая способна работать в реальном времени и обеспечивать высокую точность благодаря использованию нейронных сетей и предварительному улучшению качества изображения. За считанные секунды система фиксирует изображение человека с камеры и передаёт его в модуль обработки. Нейросеть анализирует изображение, устраняет искажения, повышает его качество, производит распознавание по базе данных, после чего оператор получает результат.
Создать систему высокой точности возможно благодаря комбинации моделей распознавания лиц с технологиями улучшения качества изображений. Такие модели могут извлекать более точные признаки, что приводит к снижению количества ошибок, ложноположительных и ложноотрицательных результатов при идентификации. Особенно это актуально для работы в условиях реального времени, где система должна обрабатывать поток изображений с камеры, зачастую низкого качества, – объясняют студенты.
Проект Даниила и Юрия занял первое место в конкурсе "Лучшие студенческие инновации" (номинация "Студенческий проект") в рамках Студенческой научной сессии. Он ориентирован на использование в системах безопасности, коммерческих компаниях и государственных учреждениях. В будущем команда планирует провести тестирование на реальных объектах и расширить возможности системы.
Источник: kuzzbas.ru
Изображение от rawpixel.com на Freepik