АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON

Авторы

  • Ahmadxon Qodirov TUIT Fergana branch
  • Abdumukhtar Umarov
  • Abdumalikjon Rozaliyev

Ключевые слова:

Facial recognition, Python, Local Binary Patterns (LBP), Eigenfaces, Fisherfaces, algorithm

Аннотация

Технология распознавания лиц произвела революцию в том, как мы взаимодействуем с окружающим миром. Алгоритмы распознавания лиц стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни: от разблокировки смартфонов до идентификации людей на видеозаписях с камер видеонаблюдения. Однако с ростом сложности технологии распознавания лиц крайне важно критически оценить ее эффективность и потенциальные последствия.

Эта статья углубляется в анализ алгоритмов распознавания лиц на языке программирования Python, изучает их точность, эффективность и более широкие соображения по ответственной реализации. Сравнивая производительность трех популярных алгоритмов — Eigenfaces, Fisherfaces и Local Binary Patterns — мы стремимся определить алгоритм, который обеспечивает наиболее благоприятный баланс между точностью и эффективностью. Кроме того, мы обсуждаем более широкие последствия технологии распознавания лиц, подчеркивая важность устранения потенциальных предубеждений, обеспечения конфиденциальности данных и защиты прав личности.

Библиографические ссылки

Huang, G. B., Ramesh, V., Berg, T., & Learned-Miller, E. (2007). Labeled Faces in the Wild: A database for studying face recognition in unconstrained environments. Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 1-8.

Zhao, Z., Yi, Z., Feng, W., & Huang, X. (2019). Comparative Analysis of Eigenfaces, Fisherfaces, and LBP for Facial Recognition. Journal of Computer and Communications, 7(12), 254.

Li, H., Wang, S., Li, X., & Deng, W. (2020). Improved Face Recognition Based on Multi-scale Convolutional Neural Network and Adaptive Pooling. IEEE Access, 8, 19682-19691.**

Zhang, Z., Zhang, Y., Zhang, C., & Zhang, Z. (2021). Face Recognition Based on Improved VGGNet and Local Binary Pattern. IEEE Access, 9, 148193-148203.**

Wang, S., Tang, Y., & Li, C. (2022). Lightweight Face Recognition Network with Attention Mechanism. IEEE Access, 10, 120922-120932.

Sun, Y., Wang, X., & Tang, X. (2014). Deep learning face recognition: From supervised to semi-supervised. Pattern Recognition, 47(5), 1391-1406.

Schroff, F., Kalkanis, D., & Philbin, J. (2015). FaceNet: A unified deep learning approach for facial recognition. arXiv preprint arXiv:1503.03832.

Taigman, Y., Yang, M., Ranzato, M., & Hinton, G. E. (2014). Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1701-1708).

Parkhi, O. M., & Belhumeur, P. N. (2013). Eigenfaces for image retrieval. IEEE transactions on image processing, 22(10), 3861-3869.

Kodirov, A. (2023, November). Advanced Python Techniques: Harnessing the Power of Python for Experienced Developers. In Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions".

Kodirov, A. (2023, November). Python for Beginners: A Comprehensive Guide to Programming Fundamentals. In Conference on Digital Innovation:" Modern Problems and Solutions".

Al-Jubouri, A. A., & Mohammed, S. A. (2022). A hybrid feature extraction approach for facial recognition using deep learning and local binary patterns. Multimedia Tools and Applications, 83(1), 261-285.

Hassan, M. Y., Malik, S. A., & Uddin, M. S. (2022). A Robust and Efficient Face Recognition Framework Based on Improved Local Binary Patterns and Convolutional Neural Network. IEEE Access, 10, 119157-119170.

Liu, S., & Liu, X. (2023). A Lightweight and Efficient Face Recognition Network Based on Improved Capsule Networks. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 53(1), 1-10.

Sahu, S., & Gupta, D. (2023). A Novel Face Recognition Technique Using Optimized Local Binary Pattern and Deep Convolutional Neural Networks. IEEE Robotics and Automation Letters, 8(1), 352-357.

Wang, Z., Yang, D., & Chen, Y. (2023). A Novel Two-Stage Face Recognition Method Based on Enhanced Local Binary Patterns and Attention Mechanism. Journal of Computer and Communications, 11(3), 98.

Опубликован

2023-12-11

Как цитировать

Qodirov, A., Umarov, A., & Rozaliyev, A. (2023). АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 197–205. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/193