Numer: 03/2020 Str. 142
Autorzy: Stanisław Osowski , Krzysztof Siwek :
Tytuł: Zastosowanie sieci CNN w rozpoznaniu obrazów twarzy
Streszczenie: Praca przedstawia zastosowanie sieci CNN w rozpoznaniu obrazów twarzy. Twarze poddane eksperymentom pochodzą z dwu baz danych. Jedna z nich jest własną bazą zawierającą 68 klas reprezentowanych w postaci obrazów w skali szarości i drugą (MUCT) zawierającą 244 klasy reprezentujące obrazy kolorowe RGB. Zbadano i porównano różne metody rozpoznania obrazów. Jedna z nich polega na zastosowaniu konwolucyjnej sieci neuronowej CNN z dwoma różnymi klasyfikatorami końcowymi (softmax i SVM). Inne głębokie podejście stosuje autoenkoder do generacji cech i SVM jako klasyfikator. Wyniki porównano z klasycznym podejściem wykorzystującym transformację PCA w połączeniu z klasyfikatorem SVM.
Słowa kluczowe: CNN, transfer learning, obrazy widzialne, rozpoznawanie twarzy, transformacje danych, klasyfikacja.