Дослідження впливу тестових баз зображень на точність систем розпізнавання облич з різними методами класифікації

Abstract

Проаналізовано структуру систем розпізнавання зображень, методи, які використовуються в системах, методики оцінки ефективності систем, тестові бази зображень облич. Проведено зіставний аналіз класифікаторів з базами зображень обличь, в результаті якого було виявлено, що найбільш ефективним класифікатором є згорткові нейронні мережі (точність – 87, 92%). Крім того високі результати озпізнавання показують системи, в яких використовувались тестові бази – CK+ та ORL. Виконаний зіставний аналіз дозволяє обрати найбільш ефективний класифікатор з точки зору точності розпізнавання для його подальшого дослідження та використання. Також можна оцінити зміну точності розпізнавання при зміні навчального набору даних.