Россия
Россия
В статье рассматриваются методы распознавания лиц на основе сверточных нейронных сетей, проблемы распознавания лиц при наличии помех или замаскированности лица, рассмотрены основные этапы обучения нейронных сетей и процесса фактического распознавания.
распознавание лиц, проблемы обнаружения лиц, проблемы замаскированности, алгоритмы распознавания лиц, сверточные нейронные сети
1. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда，П. Харт. - Санкт-Петербург : Лань, 2016. - 164 c.
2. Змеев, А.А. Сравнительный анализ архитектур нейронных сетей для использования их на практике / А.А. Змеев, В.В. Лавлинский, С.Н. Яньшин // Моделирование систем и процессов. - 2017. - Т. 10, № 4. - С. 18-26.
3. Лавлинский, В.В. Применение математического описания действий для целенаправленных систем на основе методов нейронных сетей / В.В. Лавлин-ский, С.Н. Яньшин // Моделирование систем и процессов. - 2017. - Т. 10, № 2. - С. 17-23.
4. Модификация метода поиска информации в сети интернет на основе использования методов индуктивного рассуждения / В.В. Лавлинский, А.Л. Са-вченко, И.А. Земцов, О.Г. Иванова // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12, № 1. - С. 61-67.
5. Оксюта, О.В. Система распознавания дорожных знаков с использова-нием искусственных нейронных сетей / О.В. Оксюта, А.М. Милютин // Моде-лирование систем и процессов. - 2017. - Т. 10, № 1. - С. 64-67.
6. Taigman, Y. Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification[C] / Y. Taigman, M. Yang, M.A. Ranzato // Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. - 2014. - Pp/ 1701-1708. -DOI:https://doi.org/10.1109/CVPR.2014.220
