Поиск и распознавание лиц на исторических фотографиях

Основное содержимое статьи

И.Ю. Викторов
Н. М. Ершов

Аннотация

Работа посвящена разработке системы распознавания и верификации лиц на исторических (дореволюционных и довоенных) фотографиях. В работе проводится обзор существующих методов распознавания лиц. Рассматривается модель сиамской нейронной сети в качестве основной архитектурой для разработки системы. Описывается программная реализация модели сиамской нейронной сети на языке программирования Python с использованием фреймворков TensorFlow и Keras. Рассматриваются три варианта обучения модели сиамской нейронной сети. Были проведена процедура подготовки данных. Из набора данных был собран размеченный набор обучающих примеров. Модель была протестирована и улучшена с помощью метода дообучения нейронных сетей. Максимальной точностью, которой удалось добиться в ходе выполнения работы, является 94%. Методы распознавания графических образов можно использовать для решения генеалогических задач, таких как поиск родственных связей, поиск информации о живых и погибших родственниках и т.д. Для жителей России и стран СНГ такие задачи актуальны связи с историческими событиями последних ста лет. Также приводятся результаты численных экспериментов по исследованию и сравнению предложенных методов.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Викторов И, Ершов НМ. Поиск и распознавание лиц на исторических фотографиях. Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 15 июль 2022 г. [цитируется по 21 февраль 2024 г.];(2):43-55. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/493
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Sean Benhur J. A friendly introduction to Siamese Networks // Torwads Data Science. 2010 September 2. URL: https://towardsdatascience.com/a-friendly-introduction-to-siamese-networks-85ab17522942 (дата обращения: 15.05.2021).

NumPy Documentation. NumPy, 2008–2020. URL: https://numpy.org/doc/ (дата обращения:

05.2021).

Князев Н. Распознавание лиц с помощью сиамских сетей // Хабр. 28 августа 2019. URL: https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/465279/ (дата обращения: 25.04.2021).

Keras: библиотека глубокого обучение на Python. URL: https://ru-keras.com/home/ (дата обращения:

05.2021).

Rosebrock A. Siamese networks with Keras, TensorFlow, and Deep Learning // PySmageSearch. 2020 November 30. URL: https://www.pyimagesearch.com/2020/11/30/siamese-networks-with-kerastensorflow-and-deep-learning/ (дата обращения: 20.04.2021).

Шолле Ф. Глубокое обучение на Python. — СПб. : Питер, 2018. — 400 с.

AT&T The Database of Faces // Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/kasikrit/att-database-of-faces (дата обращения: 20.05.2021).

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)