Андрей Николаевич Исаев
Исаев
Андрей
Николаевич
Карьера
Негізгі
ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет»
Проект предполагает создание бюджетной системы распознавания лиц, построенной на основе клиент-серверной архитектуры. Такой подход обеспечит гибкость развертывания и возможность доступа к системе с различных устройств. Клиентская часть будет отвечать за захват изображения (например, с веб-камеры или путем загрузки файла) и его отправку на сервер для обработки. Серверная часть, являющаяся ядром системы, будет выполнять всю сложную логику распознавания и взаимодействовать с базой данных.
Процесс распознавания на сервере будет состоять из нескольких ключевых этапов:
- Обнаружение лиц: Первым шагом станет обнаружение лиц на входящем изображении. Для этой задачи будет задействован детектор на основе гистограмм направленных градиентов (HOG) в сочетании с линейным классификатором на основе метода опорных векторов (SVM), как это реализовано в библиотеке Dlib. Этот выбор обусловлен хорошим балансом между точностью и скоростью работы на центральных процессорах (CPU), что критично для бюджетной системы.
- Предварительная обработка и выравнивание лиц: После успешного обнаружения каждое лицо будет подвергнуто процедуре выравнивания. Здесь ключевую роль сыграет модуль, использующий принципы активных моделей формы (Active Shape Models, ASM), для чего будут определяться ключевые точки лица (facial landmarks) с помощью соответствующего инструментария Dlib. На основе этих точек будет произведена геометрическая трансформация (например, аффинное преобразование) для приведения лица к каноническому виду (например, глаза на одной горизонтали, стандартизированное межзрачковое расстояние). Также будет выполнена базовая нормализация изображения (размер, возможно, яркость/контраст).
- Извлечение признаков (эмбеддингов): Это сердце системы. Основным методом извлечения признаков будет метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Предварительно обработанные и выровненные изображения лиц будут преобразованы в низкоразмерные векторы признаков – эмбеддинги – с помощью PCA. Этот классический, но проверенный метод выбран за его вычислительную легкость на этапе применения (после обучения пространства главных компонент) и способность эффективно снижать размерность данных, сохраняя при этом значимую информацию для различения лиц. Это хорошо соответствует концепции бюджетной системы, не требующей мощных GPU.
- Возможное улучшение с использованием нейросети: В качестве опции для повышения качества распознавания или для специфических задач, рассматривается использование легковесной нейронной сети после этапа PCA. Такая нейросеть могла бы принимать на вход PCA-эмбеддинги и дополнительно их трансформировать или классифицировать, потенциально улучшая их различительную способность. Однако основной упор будет сделан на эффективность связки PCA + KNN.
- Сравнение признаков и идентификация/верификация: Полученные эмбеддинги (преимущественно PCA-эмбеддинги) будут сравниваться с эталонными векторами, хранящимися в базе данных. Для этой задачи будет использоваться алгоритм k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors, KNN). Сравнение будет производиться на основе метрики расстояния (например, евклидова) между векторами признаков.
- База данных: Для хранения эталонных эмбеддингов лиц и сопутствующей метаданных (например, идентификаторы пользователей) будет использоваться реляционная SQL база данных. Это обеспечит структурированное хранение, надежность и возможность выполнения гибких запросов.
Ключевой особенностью технического решения является его ориентация на "бюджетность": минимизация требований к аппаратным ресурсам (особенно к GPU), использование проверенных и вычислительно не слишком затратных алгоритмов, а также применение доступных и, по возможности, открытых инструментов.
2. Имеющийся задел для реализации проекта
Наша команда подходит к реализации проекта "Бюджетная система распознавания лиц с использованием ASM и PCA" не с чистого листа, а опираясь на солидный фундамент знаний и практического опыта, накопленного в ходе работы над разнообразными задачами в области машинного обучения. Это позволяет нам с уверенностью смотреть на предстоящие вызовы.
Ключевой нашей компетенцией является глубокое погружение в машинное обучение. Мы не просто знакомы с теорией – мы активно применяли и внедряли ML-алгоритмы для решения реальных проблем, что нашло отражение в успешно завершенных проектах. Именно этот опыт формирует ядро наших возможностей.
В области компьютерного зрения мы накопили особенно ценный задел. Одним из наиболее релевантных для текущего проекта является наш опыт разработки системы обнаружения лиц на изображениях с использованием современной архитектуры YOLO. Эта работа дала нам не только практические навыки в детекции объектов, но и глубокое понимание всего жизненного цикла подобных проектов: от сбора и подготовки данных до обучения моделей и оценки их качества. Хотя нынешний проект предполагает использование иных методов для идентификации (PCA и ASM), наш опыт с YOLO обеспечивает прочное понимание начального и критически важного этапа обнаружения лиц в любом конвейере распознавания.
Наши навыки в компьютерном зрении не ограничиваются только детекцией лиц. Мы также успешно занимались анализом медицинских изображений, в частности, снимков МРТ. Эта работа научила нас справляться со сложными, зашумленными и высокодетализированными визуальными данными, применять продвинутые техники их предобработки, сегментации и классификации. Умение извлекать значимую информацию из таких изображений, безусловно, будет полезно и при работе с вариативностью человеческих лиц.
Хотя и относящаяся к другой ветви машинного обучения, наша работа в области обработки естественного языка (NLP) для анализа медицинских данных также вносит свой вклад. Она демонстрирует нашу способность адаптироваться к различным типам данных и задач, строить эффективные модели и понимать нюансы извлечения признаков, что является универсальным навыком в ML.
Образование
Негізгі
ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет»
Достижения
Достижения
Образование
ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет»
Резюме
Пользователь скрыл информацию
Дополнительно
Интересы
Проекты
Система анализа неструктурированных медицинских данных
уже идут:
Система анализа неструктурированных медицинских данных
уже идут:
Команды
Комп зрение
Разработка и внедрение системы распознавания лиц, которая позволит упростить и ускорить процесс идентификации сотрудников.
