Search

Background. Today there are dozens of methods and approaches for facial recognition. In recent years there were achieved more or less acceptable results in object localization, but object identification is still an open problem for achieving high reliability of the correct person identification. It depends on collecting initial data very much. Therefore, there is a need for image preprocessing, which will help to improve the reliability of existing image recognition methods and computer vision approaches by manipulating the input signal.Objective. The purpose of the paper is to search and analyze effective image processing techniques based on key points of the face. Performing experiments on the proposed image preprocessing method and comparing the results of experiments with and without such processing.Methods. The purpose was achieved by analyzing the known identification methods that were used in criminalistics for the last decades and also by the image transformation based on the object's key points with the use of the image normalization approach based on the geometric parameters in computer vision issues.Results. There are the results of studies of various methods of learning and recognition in this research. The time values of training and recognition with and without the proposed image preprocessing method are analyzed. It is shown that by using this image preprocessing method it can achieve better results of object identification.Conclusions. The developed face anthropometric points localisation methods differ from the existing ones by the ability to find key features on low-contrast images with a complex background in real time without prior training and adjustment. The developed image preprocessing method allows improving the reliability of existing recognition methods by the image normalization based on the face key features., Проблематика. На сегодняшний день существуют десятки методов и подходов к распознаванию лиц. Но если в области локализации объектов на изображении в последние годы были достигнуты более-менее приемлемые результаты, то в области идентификации все еще открытой остается проблема достижения высокой достоверности правильной классификации лиц. В значительной степени такое положение вещей обусловлено начальными условиями сбора информации. Поэтому возникает необходимость в предварительной обработке изображений, которые с помощью метаморфоз над входным сигналом будут способствовать улучшению достоверности распознавания существующих методов и подходов компьютерного зрения.Цель исследования. Поиск и анализ эффективных техник обработки изображений на основе ключевых точек лица. Выпол-нение экспериментальных исследований по предложенному способу предварительной обработки изображений и сравнение результатов экспериментов с и без такой обработки.Методика реализации. Поставленная цель достигается с помощью анализа известных подходов идентификации, которые используются в криминалистике на протяжении последних нескольких десятков лет, а также за счет нормализации изображений на основе ключевых точек с использованием подходов к нормализации геометрических параметров в задачах компьютерного зрения.Результаты исследования. Приведены результаты исследований различных методов обучения и распознавания. Проанализированы потери времени этапов обучения и распознавания с и без разработанной предварительной обработки изображений. Показано, что благодаря разработанному способу предварительной обработки изображений удается получить лучшие результаты идентификации.Выводы. Разработанные методы поиска антропометрических точек лица отличаются от существующих способностью находить ключевые признаки на слабоконтрастных изображениях со сложным фоном в режиме реального времени без предварительного обучения и настройки. Разработанный способ предварительной обработки изображений позволяет повысить достоверность распознавания существующих методов идентификации за счет нормализации изображений на основе ключевых точек лица., Проблематика. На сьогодні існують десятки методів і підходів до розпізнавання облич. Але якщо у сфері локалізації об’єктів на зображенні останніми роками були досягнуті більш-менш прийнятні результати, то у сфері ідентифікації все ще відкритою залишається проблема досягнення високої достовірності правильної класифікації облич. Значною мірою такий стан речей зумовлений початковими умовами збору інформації. Тому виникає необхідність у попередній обробці зображень, які за допомогою метаморфоз над вхідним сигналом будуть сприяти поліпшенню достовірності розпізнавання існуючих методів та підходів комп’ютерного зору.Мета дослідження. Пошук і аналіз ефективних технік обробки зображень на основі ключових точок облич. Виконання експериментальних досліджень стосовно запропонованого способу попередньої обробки зображень та порівняння результатів експериментів з та без такої обробки.Методика реалізації. Поставлена мета досягається завдяки аналізу відомих підходів ідентифікації, які використовуються в криміналістиці протягом останніх декількох десятків років, а також за рахунок нормалізації зображень на основі ключових точок із використанням підходів до нормалізації геометричних параметрів у задачах комп’ютерного зору.Результати дослідження. Наведено результати досліджень різних методів навчання та розпізнавання. Проаналізовано часові втрати етапів навчання та розпізнавання з та без розробленої попередньої обробки зображень. Показано, що завдяки розробленому способу попередньої обробки зображень вдається отримати кращі результати ідентифікації.Висновки. Розроблені методи пошуку антропометричних точок обличчя відрізняються від існуючих здатністю знаходити ключові ознаки на слабоконтрастних зображеннях зі складним фоном у режимі реального часу без попереднього навчання і настроювання. Розроблений спосіб попередньої обробки зображень дає змогу підвищити достовірність розпізнавання існуючих методів ідентифікації за рахунок нормалізації зображень на основі ключових точок обличчя.