Библиотеку подпрограмм для распознавания лиц создали в Высшей школе электроники и компьютерных наук Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ). Она может использоваться в любой системе, где требуется идентификация человека. Библиотека разработана при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ и прошла регистрацию в Роспатенте.

Рисунок1

Автоматизированные системы допуска на предприятия или контроля за персоналом давно используются в России. Самые распространенные из них отмечают входящих и выходящих по отпечаткам пальцев, RFID-меткам, QR-кодам и смартфонам. Но такие системы идентификации дорогие. Гораздо дешевле использовать технологию распознавания лиц. Данная технология позволяет одновременно идентифицировать несколько человек, причем не требует прямого контакта с ними, также для работы системы не нужно дорогостоящее оборудование. Ученые Южно-Уральского государственного университета разработали библиотеку подпрограмм, которая позволяет повысить эффективность распознавания лиц в сравнении с аналогами.

Руководила разработкой кандидат физико-математических наук, руководитель Лаборатории суперкомпьютерного моделирования ЮУрГУ Елена Иванова. Основным исполнителем стала студентка Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ Анастасия Струева. Подход команды основан на стандартных сверточных нейронных сетях RetinaFace и ResNet и дополнен новой методикой предобработки изображений. Данная методика на основе оценки качества позволяет улучшить фотографию (уменьшить шум, повысить яркость, резкость, выровнять цвета и др.).

«Наша система позволяет быстро добавлять информацию о новых людях, которых нужно идентифицировать, без дообучения используемых нейронных сетей. Проведенные вычислительные эксперименты показали более высокую эффективность нашего подхода по сравнению с аналогами. Такие системы особенно актуальны там, где требуется идентифицировать большое количество человек или происходит частая смена идентифицируемого персонала», – рассказала Елена Иванова.

Предложенная учеными библиотека содержит подпрограммы, совпадающие с этапами распознавания лиц: обнаружением лица на фотографии или видеопотоке, извлечением значимых черт лица, идентификацией лица. Библиотеку можно использовать в любой системе контроля деятельности персонала, которой требуется идентификация с помощью распознавания лиц.

Разработка ЮУрГУ прошла государственную регистрацию в Федеральной службе по интеллектуальной собственности.

У работы есть перспективные варианты продолжения. Так, в системе не решалась задача окклюзии – распознавания лиц, скрытых, например, медицинской маской.

Отметим, что разработка ориентирована на ЮУрГУ и изначально создавалась для автоматизации учета посещаемости студентов вуза.

 

Информация и фото предоставлены отделом внешних коммуникаций Управления медиакоммуникаций и мониторинга Южно-Уральского государственного университета