People retrieval by means of composite pictures – methods, systems and practical decisions

A, Kukharev Georgy; Nikolaevich, Matveev Yuri; Forczmański, Paweł

doi:10.17586/2226-1494-2015-15-4-640-653

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 12 publications

(24 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Важной частью поимки преступников в современном мире является идентификация личности с помощью общественных камер видеонаблюдения. Для распознавания преступников могут быть использованы записи голоса, реальные изображения и фотороботы [2].…”

Section: Introductionunclassified

“…В большинстве случаев при обработке изображения лица в маске алгоритмы часто не могут корректно обработать область лица. Авторы отчета [2] называют данное явление «отказом регистрации» (Failure to enrol, FTE). Алгоритмы распознавания лиц обычно работают, выделяя признаки частей лица, например, их размер и расстояние друг от друга.…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Methods for audiovisual recognition of people in masks

Kosulin¹,

Karpov²

2022

Naučno-teh. vestn. inf. tehnol. meh. opt.

View full text Add to dashboard Cite

https://orcid.org/0000-0003-3424-652X Аннотация Предмет исследования. В современном мире очень распространены случаи ношения людьми различных масок, респираторов и одежды на лице. Начавшаяся в 2019 году пандемия новой коронавирусной инфекции существенно увеличила применимость масок в общественных местах. Наиболее эффективными способами бесконтактного распознания личности являются методы идентификации и верификации человека по изображению лица и по записи голоса. Автоматические системы распознавания личности столкнулись с новыми проблемами из-за перекрытия большей части лица маской. Наличие данной проблемы определяет актуальность исследований в области распознания лиц в масках. Предмет исследования работы -системы и корпусы данных для распознавания личности людей в масках. Метод. Рассмотрены и проанализированы основные современные подходы и методы распознавания личности людей в масках, использующие изображения лица, записи голоса человека и аудиовизуальные методы. Приведен сравнительный анализ существующих корпусов данных, содержащих изображения и записи голосов людей, необходимые для создания систем распознавания личности. Основные результаты. Результаты анализа показали, что среди методов, использующих изображения лиц, наиболее эффективными являются методы, построенные на основе сверточных нейронных сетей, которые применяют область маски для извлечения признаков о геометрии лица. Популярные методы на основе x-векторов показали незначительное падение эффективности, что позволяет сделать вывод об их применимости в задачах распознавания личности говорящего в маске. Практическая значимость. На основании полученных выводов сформулированы требования к перспективным системам распознавания личности и определены актуальные направления для дальнейших исследований в данной области. Ключевые слова распознавание личности, лицевая биометрия, голосовая биометрия, медицинские маски, средства индивидуальной защиты, аудиовизуальные характеристики, объединение информации Благодарности Работа выполнена при поддержке фонда РФФИ (проект № 20-04-60529), Совета по грантам Президента РФ (грант № НШ-17.2022.1.6), а также в рамках бюджетной темы (№ 0073-2019-0005).

show abstract

Section: Introductionunclassified