No/VOL: 04/2018 Page no. 1
Authors: Krzysztof Siwek , Stanisław Osowski :
Title: Uczenie głębokie i podejście klasyczne do rozpoznawania obrazów twarzy - analiza porównawcza
Abstract: Praca przedstawia porównanie metod rozpoznawania twarzy przy zastosowaniu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i klasycznego podejścia opartego na specjalistycznych metodach generacji cech diagnostycznych. Twarze są reprezentowane w postaci 2 rodzajów obrazów: widzialnego oraz w podczerwieni. Zbadano i porównano dwa podejścia do analizy obrazów. Jeden polega na zastosowaniu konwolucyjnej sieci neuronowej łączącej w jednym systemie generację nienadzorowaną cech diagnostycznych i klasyfikację. Drugie, klasyczne podejście, rozdzielające obie części przetwarzania. Generacja cech odbywa się poprzez zastosowanie specjalistycznych metod (tutaj PCA, KPCA i tSNE), a klasyfikacja wykorzystuje te cechy jako sygnały wejściowe dla oddzielnego klasyfikatora SVM. Wyniki eksperymentów numerycznych zostały przedstawione i porównane na bazie 50 różnych obrazów twarzy stworzonych w różnych warunkach oświetlenia i akwizycji.
Key words: CNN, transfer learning, visible and infra-red imagery, face recognition, transformation of data, classification.