30.01.2008г.

В Университете Глазго разработан новый метод распознавания лиц машинами

Сотрудники Университета Глазго объявили о том, что им удалось значительно повысить эффективность программных средств распознавания лиц, не меняя их самих, но усовершенствовав метод загрузки информации о лицах людей.

Как известно, намного эффективнее способен распознавать любые образы, и в первую очередь, человеческие лица, нежели это делает машина. Для человеческого глаза, обыкновенно, не помеха ни угол обзора (до определённой степени, разумеется), ни даже возрастные изменения лиц.

По мнению авторов исследования, опубликованного в журнале Science, человеческий мозг создаёт для себя некоторый "среднестатистический" образ любого лица, исключающий большинство переменных факторов (таких, как освещение или угол обзора) и использует его как референтный при распознавании.

Этот же метод специалисты Университета Глазго предлагают применять для работы с автоматическими системами распознавания лиц, и подтверждают это результатами экспериментов с комплексом FaceVACS, применяемым в настощее время в аэропортах.

Авторы исследования отобрали 500 изображений 25 известных персон, затем исключили из этого числа те конкретные изображения, которые уже присутствовали в базе данных FaceVACS, - оставшиеся 459 фотографий и были использованы для оценки эффективности системы.

При работе с отдельными снимками эффективность комплекcа зависела от того, какое количество изображений того же человека уже присутствовало в базе данных системы. Если таких фотографий было всего 7, FaceVACS показывал эффективность в 16%, что очень мало; но уже 28 изображений повышали эффективность этой системы до 90%.

Тогда ученые из Университета Глазго отобрали по 20 изображений каждого из 25 вышеупомянутых персон, и сформировали "сборный образ" каждого из них. После чего повторили предыдущий эксперимент, но уже при наличии в базе FaceVACS этого "сборного образа". Эффективность системы сразу же выросла до 55-100% (в зависимости от количества снимков, помимо сборного образа).

На втором этапе исследования его авторы отобрали те изображения, которые система не смогла распознать, и сформировали "сборные образы" из них, - в итоге минимальная эффективность системы выросла до 80%.

Авторы работы полагают, что таким образом можно усовершенствовать любые системы распознавания лиц, какие уже используются на сегодняшний день.

Источник: compulenta.ru

Связаться с автором новостей можно по почте: Написать письмо. Обязательно укажите тему письма: inews.

При любом использовании материала гиперссылка на innov.ru обязательна

Все новости рубрики