АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON
Ключевые слова:
Facial recognition, Python, Local Binary Patterns (LBP), Eigenfaces, Fisherfaces, algorithmАннотация
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.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2023 Ahmadxon Qodirov, Abdumukhtar Umarov, Abdumalikjon Rozaliyev
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
