Об одном подходе распознавания нечетких изображений лиц на основе ансамбля

Авторы

  • Зарина Меліс Казахский национальный университет имени Аль-Фараби
  • Едилхан Амиргалиев Институт информационных и вычислительных технологий
  • Жолдас Бурибаев Казахский национальный университет имени Аль-Фараби
  • Айсулу Атаниязова Казахский национальный университет имени Аль-Фараби

Ключевые слова:

Распознавание лиц, признак, классификация, алгоритм вычисления оценок, ансамбль алгоритмов

Аннотация

В этой статье реализованы и проанализированы алгоритмы распознавания лиц понечетким представлениям изображений с использованием несколько основных классификаторов, включая decision tree, random forest и kNN. Основное внимание уделяется извлечению информативных признаков для корректного распознавания и классификации человеческого лица. Исследуемые алгоритмы распознают человека по глазам в случае, если его лицо будет чем-то прикрыто. По результатам исследования, точность алгоритмов kNN, random forest и decision tree составляет 95.5%, 96.1% и 92.3% соответственно. В целях улучшения результатов, был реализован метод ансамблевого обучения, позволяющий объединить несколько результатов классификации с помощью метаклассификатора. В итоге ансамблирования, точность составил 96.8%, превышая точности каждого алгоритма.

Опубликован

03-08-2021

Как цитировать

Меліс, З., Амиргалиев, Е., Бурибаев, Ж., & Атаниязова, А. (2021). Об одном подходе распознавания нечетких изображений лиц на основе ансамбля. Вестник ВКТУ, (2). извлечено от https://vestnik.ektu.kz/index.php/vestnik/article/view/64