Розробка системи розпізнавання обличчя людини у відеопотоці з доповненою реальністю

Розглянуто проблему розпізнавання обличчя людини у відеопотоці з доповненою реальністю, досліджено сучасний стан питання. Вивчено загальний процес розпізнавання обличчя та основні поняття доповненої реальності. Проведено аналіз сучасних підходів до розв’язання задачі розпізнавання обличчя, виявлено сильні та слабкі сторони використовуваних методів. Проведено пошук методу, інваріантного до масштабування, зміни сцени, поворотів голови, зміни освітленості, аксесуарів та зміни емоцій. Розроблено алгоритм, архітектуру та саму програмну систему, що розв’язує задачу розпізнавання обличчя людини у відеопотоці з доповненою реальністю. Методом для виявлення облич обрано гістограму направлених градієнтів (від англ. “Histogram of Oriented Gradients”, HOG), розпізнавання облич розроблено на основі згорткової нейронної мережі архітектури ResNet34. Проведено експериментальні дослідження, систему протестовано як на одному, так і на кількох обличчях одночасно. Визначено оцінки якості розпізнавання розробленої програмної системи – побудова ROC-кривих, які показують залежність кількості помилкових спрацьовувань алгоритму розпізнавання (false positive) від точності розпізнавання (true positive rate), та обчислення AUC (від англ. “Area Under the Curve”). При розпізнаванні одного обличчя досягнуто значення AUC 0,95, при розпізнаванні кількох облич (максимум чотирьох) – 0,83