Designing a subsystem of face detection and database interface in the hardware-software complex of biometric identification based on neural network face recognition
Vyacheslav I. Voronov, A.D. Bykov, Lilia I. Voronova · T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт · 2020
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПОДСИСТЕМЫ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ЛИЦ И ИНТЕРФЕЙСА РАБОТЫ С БАЗОЙ ДАННЫХ В ПРОГРАММНО АППАРАТНОМ КОМПЛЕКСЕ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ Ключевые слова: биометрическая идентификация, распознавание лиц, нейросетевое распознавание, программно-аппаратный комплекс, метод Виолы-Джонса, метод трекинга центроидов, признаки Хаара, архитектура программно-аппаратного комплекса Для цитирования: Воронов В.И., Быков А.Д., Воронова Л.И.Проектирование подсистемы детектирования лиц и интерфейса работы с базой данных в программно-аппаратном комплексе биометрической идентификации на основе нейросетевого распознавания лиц // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт.2020.Том 14. №4.С. 31-38.For citation: Voronov V.I., Bykov A.D., Voronova L.I. (2020) Designing a subsystem of face detection and database interface in the hardware-software complex of biometric identification based on neural network face recognition.T-Comm, vol.14, no.4,pр.31-38.(in Russian) Задача биометрической идентификации человека является крайне актуальной и может быть решена множеством способов.Она возможна по целому ряду статичных и динамических характеристик, таких как: папиллярный узор пальцев, геометрия руки, радужная оболочка глаз, геометрия лица (2D и 3D), рисунок вен, почерк, силуэт, походка, голос.Учитывая экстремальный рост числа доступных цифровых видео-и фотокамер в общественных местах, серьезное улучшение качества получаемых данных, снижение стоимости их получения, обработки и передачи, получили импульс к развитию методы идентификации людей по видео и фото изображениям.При этом подавляющее большинство методов ориентируется на распознавание лиц.Крупнейшие компании мира развивают собственные программные решения, реализующие функционал распознавания лиц на фотографиях и в видеопотоке, и предлагают рынку готовые конкурирующие решения.Во всех перечисленных решениях используется собственный набор методик и алгоритмов, при этом использование нейронных сетей стало де-факто промышленным стандартом, поскольку соответствующие методы дают максимально быстрые и точные результаты.Несмотря на сложность программно-аппаратной реализации систем биометрической идентификации на основе распознавания лиц, соответствующий рынок очень перспективен -по оценке Bloomberg его объем вырастет до 7,76 млрд.долл.к 2022 г.В Московском Техническом Университете Связи и Информатики (МТУСИ) на кафедре Интеллектуальных систем в управлении и автоматизации (ИСУиА) в рамках научного гранта №3-2/2019-2-Б ведется разработка прототипа программно-аппаратного комплекса биометрической идентификации (ПАК БИ) с использованием современных методов компьютерного зрения и нейросетевых способов распознавания лиц с возможностью последующей интеграцией в систему безопасности университета.Рассматриваются подсистемы детектирования лиц, файлового менеджера и серверной базы данных, входящие в проектируемый ПАК БИ.