Дата публикации в реестре: 2024-03-01T14:31:23Z

Аннотация:

В настоящей работе рассматриваются вопросы применения современных методов машинного обучения для решения задачи распознавания лиц по фотографиям, включая задачи бинарной и многоклассовой классификации. Актуальность тематики подчёркивается существенным ростом спроса на технологии распознавания лиц, связанным с повышением качества таких инструментальных средств, увеличением объёма обрабатываемых данных и автоматизацией бизнес процессов. В последнее время в связи с повышением производительности вычислительных ресурсов активно развиваются методы обработки данных на основе машинного обучения, в частности, в силу способности к обобщению данных и автоматическому выделению существенных признаков, особое внимание уделяется нейронным сетям глубокого обучения. В статье проводятся экспериментальные исследования с применением различных архитектур нейронных сети (как с предварительно обученными весами, так и без предварительного обучения) для решения задачи классификации лиц, сравнения эффективности моделей и выбора наилучшей. В качестве набора данных используется открытая библиотека с набором размеченных изображений лиц Labelled Faces in the Wild (LFW). Даются выводы о применении полученных результатов для дальнейшего исследования задачи распознавания лиц.

Тип: Article

Права: open access

Источник: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем