无需昂贵设备 俄大学生发明新人脸识别系统

2019年6月3日
【 字号:
如今在新西伯利亚国立技术大学(NSTU)任何陌生人都无法随意进入自动控制系统教研室。
Novosibirsk Students
来源:Artem Soroka
http://tsrus.cn/665979

扫一扫

“看管”教研室走廊的是警觉的神经网络系统,它能区分“自己人”和潜在的不速之客。类似人脸识别系统并非新生事物,但此前必须配置昂贵设备,价格至少要15万卢布。新西伯利亚的大学生成功整合了神经网络领域最优秀的发明,并为其设计了可在普通个人电脑中工作的软件。

该系统的三位发明者之一阿尔乔姆·索罗卡(Artem Soroka)接受《俄罗斯报》记者采访时说:“这种系统用于实施严格制度的设施和保密单位,对高校来说就太昂贵了。我们打算把人脸自动识别系统的使用成本至少降低几倍,那样就可以将其安装到工厂过道、学校,甚至普通街道中了。”他说,该自动系统现在能从同时进入镜头的数十人中识别目标,速度上几乎没有损失。同时系统正在使用价值1.5万卢布的视频卡进行测试,教研室走廊里安装的则是标准监控镜头。

设备原理

年轻的开发者们认为,提高系统效率的可行办法之一,是使用结构相对简单的神经网络群组。其中一个网络所提供的识别精度,要低于其“先进”的同类产品,其准确识别人脸的概率仅为90%。但当数个神经网络互为补充时,其识别效率则能提高到99%。这个群组的工作被“包装”在一个程序中,用户无须学习特别技能。小伙子们花了不到三个月时间收集系统的测试样本,用其可以计算出教研组的课堂考勤率。

目前新西伯利亚技术大学学生设计的系统还有一些缺点,如目标远离镜头分辨率较低时,系统的识别效率不高。但这些小缺陷是可以完善的。此外,他们还计划让不太挑剔的神经网络学会区分双胞胎。如果程序能读取和处理微小的面部特征,比如痣或疤痕,这就是可行的。但首先要尽量降低面部识别功能的工作负载,开发人员试图通过让神经网络读取目标的运动特征来实现这一目标。

阿尔乔姆·索罗卡说,系统识别人脸后会跟踪目标移动,这对硬件功率的要求就小多了。要教会神经网络群组按“自己人-陌生人”原则区分过往人流,一开始必须建立获准出入者的照片库。这样,系统会记住“自己人”面部的最微小细节,然后从中剔出陌生人,这就是机器的工作了。

| www.tsrus.cn/665979|      

需浏览俄文原文稿件,请登陆《俄罗斯报》网站

尼基塔·扎伊科夫(Nikita Zaykov)

《透视俄罗斯》网站及其所有方《俄罗斯报》拥有网页发布所有信息和资讯的完全版权。未经过《透视俄罗斯》网站编辑书面同意禁止转载。联系邮箱:info@tsrus.cn