ISSN 2071-8594

Российская академия наук

 

А.С. Соченкова, И.В. Соченков, А.В. Вохминцев "Метод обратной индексации для поиска лиц по эталону"

Аннотация.

Распознавание лиц на данный момент является одной из наиболее важных задач компьютерного зрения и распознавания образов. Распознавание лиц применяется в системах безопасности, когда, например, необходимо идентифицировать определенного человека среди других. Для этой цели в данной работе представлен новый подход к индексации данных, который обеспечивает быстрый поиск изображений-кандидатов на больших коллекциях изображений. Индексация данных состоит из пяти этапов. На первом выделяется область, которая содержит лицо, на втором этапе лицо выравнивается, а затем выделяются области, содержащие глаза и брови, нос, рот. Затем для каждой области с помощью дескриптора выделяются ключевые признаки, и эти данные индексируются с применением процедуры квантификации. Представлен экспериментальный анализ качества работы метода, который дает результаты на уровне современных исследований в области распознавания лиц и довольно быстро, что важно в системах обеспечения безопасности, работающих в реальном масштабе времени (например, при анализе видеопотока).

Ключевые слова:

распознавание лиц, особые области и точки, инвертированный индекс.

Стр. 50-58.

Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1. Chen, B.C., Chen, C.S., and Hsu, W.H, "Cross-age reference coding for age-invariant face recognition and retrieval," In European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing, 768-783 (2014, September).
2. Ren, S., Cao, X., Wei, Y., and Sun, J., "Face alignment at 3000 fps via regressing local binary features," Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1685-1692 (2014).
3. Echeagaray-Patron, B. A., and Kober, V., "3D face recognition based on matching of facial surfaces," Proc. SPIE Optical Engineering+ Applications. International Society for Optics and Photonics, 95980V-95980V (2015, September).
4. Lee, Y., Song, H., Yang, U., Shin, H., and Sohn, K., "Local feature based 3D face recognition," Proc. International Conference on Audio-and Video-based Biometric Person Authentication. Springer Berlin Heidelberg, 909-918 (2005, July).
5. Vokhmintcev, A.V., Sochenkov, I.V., Kuznetsov, V.V., and Tikhonkikh, D.V., "Face recognition based on a matching algorithm with recursive calculation of oriented gradient histograms," In Doklady Mathematics, Pleiades Publishing, vol. 93, no. 1, 37-41 (2016, January).
6. Sun, Y., Liang, D., Wang, X., and Tang, X., "Deepid3: Face recognition with very deep neural networks," arXiv preprint arXiv:1502.00873. (2015)
7. Godil, A., Ressler, S., and Grother, P., "Face recognition using 3D facial shape and color map information: comparison and combination," In Defense and Security. International Society for Optics and Photonics, 351-361 (2004, August)
8. Viola, P. and Jones, M.J., "Robust real-time face detection," International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, 137– 154 (2004)
9. Viola, P. and Jones, M.J., "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features," Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001), (2001).
10. Dalal, N., and Triggs, B., "Histograms of oriented gradients for human detection," Proc. 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05). IEEE, vol. 1, 886-893 (June 2005)
11. Squire, D., Muller, W., Muller, H., and Raki, J., "Content-based query of image databases, inspirations from text retrieval: inverted files, frequency-based weights and relevance feedback," (1999).
12. Sochenkov, I., and Vokhmintsev, A., "Visual Duplicates Image Search for a Non-cooperative Person Recognition at a Distance," Procedia Engineering, 129, 440-445 (2015).
13. Kemelmacher-Shlizerman, I., Seitz, S., Miller, D., and Brossard, E., "The megaface benchmark: 1 million faces for recognition at scale," arXiv preprint arXiv:1512.00596. (2015).
14. Huang, G. B., Ramesh, M., Berg, T., and Learned-Miller, E., "Labeled faces in the wild: A database for studying face recognition in unconstrained environments," Technical Report 07-49, University of Massachusetts, Amherst, vol. 1, no. 2, 3 (2007).
15. Slesarev A. V. i dr. Yandeks na ROMIP 2010: Poisk pohozhih izobrazhenij i dublikatov //Rossijskij seminar po Ocenke Metodov Informacionnogo Poiska. Trudy ROMIP. – 2010. – S. 148-153.