Опис алгоритмів ідентифікації обличь

Abstract

UA: Аналіз алгоритмів ідентифікації обличь на зображеннях є важливим напрямком в галузі комп'ютерного зору та обробки зображень. Ці алгоритми використовуються у багатьох сферах, включаючи безпеку, медицину, рекламу та інші. Основні етапи алгоритмів ідентифікації обличь включають у себе: 1. Попередня обробка зображення: Цей етап може включати у себе зменшення шуму, видалення фону, нормалізацію освітлення тощо. 2. Виявлення обличь: Алгоритми використовуються для визначення розташування облич на зображенні. Це може бути здійснено за допомогою різних методів, таких як каскадні класифікатори, як Haar Cascade або глибокі нейронні мережі, такі як CNN. 3. Вирізання та вирівнювання обличь: Обличчя можуть бути вирізані з зображення та вирівняні для полегшення подальшого аналізу. Це може включати орієнтацію обличчя за точками, які розташовані на обличчі, або за допомогою алгоритмів, що враховують геометричні особливості обличь. 4. Витягнення ознак: Після вирізання обличь та їх вирівнювання використовуються алгоритми для виділення ознак, які можуть бути корисні для ідентифікації. Ці ознаки можуть включати риси обличь, текстурні особливості, деякі зміни освітлення тощо. 5. Ідентифікація: На останньому етапі застосовуються алгоритми класифікації для визначення того, до кого належить обличчя на зображенні. Це може бути здійснено за допомогою методів машинного навчання, таких як класифікатори SVM, або глибоких нейронних мереж.