name: Методы и алгоритмы подготовки изображений лиц в масках к распознаванию в системах видеонаблюдения
keyword_list: машинное обучение генеративно-состязательная сеть нейронные сети обнаружение лиц обработка цифровых изображений реконструирование скрытых участков лица Идентификация лиц
abstract: Целью диссертационной работы является повышение точности идентификации лиц в масках, скрывающих нижнюю часть лица в видеопотоке посредством реконструирования скрытых участков лиц.
  Задачи диссертационной работы:
  – анализ методов обработки моно-изображений и обоснование метода реконструирования скрытых маской участков лица человека в системах идентификации личности.
  – разработка алгоритма повышения качества моно-изображения лица для снижения негативного влияния неравномерной освещенности и повышения контрастности изображения.
  – разработка нейросетевой методики и алгоритма распознавания личности по фрагментам моно-изображения лица, часть которого скрыта маской.
  – экспериментальное исследование предложенных методов и алгоритмов и выработка рекомендаций по их применению.
  Для решения поставленных задач были использованы методы теории алгоритмов, теории моделирования, методы теории множеств, методы теории вероятностей и математической статистики для обработки экспериментальных данных, методы машинного обучения, метод опорных векторов, метод k-ближайших соседей.
  Научная новизна работы.
  1. Впервые предложен метод обработки цифрового моно-изображения лица, отличающийся использованием алгоритмов реконструирования нижней части лица на основе нейросетевого анализа его видимых элементов, и позволяющий воссоздавать скрытые участки лица (п.7 паспорта специальности).
  2. Создан алгоритм обработки цифрового моно-изображения лица человека на основе метода объединения серии кадров, отличающийся тем, что производится обработка изображений, взятых из видеопотока, вместо использования исходных данных, взятых с матрицы камеры в виде фильтра Байера, что позволяет получать детализированные моно-изображения с расширенным динамическим диапазоном (п.5 паспорта специальности).
  3. Создан алгоритм формирования набора моно-изображений лиц в масках, отличающийся использованием алгоритмов активных моделей внешнего вида, что позволяет располагать маски на моно-изображениях лиц людей (п. 3, 14 паспорта специальности).
  4. Создан алгоритм отслеживания лиц в видеопотоке, отличающийся сочетанием метода удаления статического фона из видеопотока и метода обнаружения объектов на моно-изображении Faster R-CNN, что позволяет повысить скорость обнаружения лиц и точность отслеживания по сравнению с существующими методами трекинга лица (п.7 паспорта специальности).
  Теоретическая значимость.
  Развитие теории и технических принципов обработки, анализа и реконструирования скрытых участков лица в маске.
  Практическая ценность.
  Применение разработанных в диссертации методов, алгоритмов и программных средств позволяет повысить точность распознавания лиц по их неполным изображениям при автоматической идентификации личности человека в маске в режиме реального времени в системах видеонаблюдения при использовании моно-изображения.
  Результаты работы использованы при создании программного обеспечения для идентификации человека в маске с применением реконструирования скрытых участков лиц (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2022618692. Результаты исследовательской работы применяются в АО «НПП «Рубин», АО «Радиозавод», в ООО «Онлайн системы», а также в образовательном процессе Пензенского государственного технологического университета при подготовке бакалавров и магистров по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника» и «Программная инженерия», что подтверждено актами о внедрении.
chairman_dissertation_council.name: Игорь
chairman_dissertation_council.surname: Сальников
chairman_dissertation_council.patronymic: Иванович
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: S-6627-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57192203129
chairman_dissertation_council.rinc_id: 428445
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Дмитрий
organization_supervisor.surname: Пащенко
organization_supervisor.patronymic: Владимирович
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.25
rubrics.name: Модели и системы обучения
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
rubrics.code: 28.21.19
rubrics.name: Теория кодирования
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Мартышкин А.И.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Костров Б.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Кузьмин А.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, ПЕНЗГТУ, ФГБОУ ВО "ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1045802502690
protection_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
protection_organization.supervisor_surname: ПАЩЕНКО
protection_organization.supervisor_patronymic: ВЛАДИМИРОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, ПЕНЗГТУ, ФГБОУ ВО "ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1045802502690
author_organization.supervisor_name: ДМИТРИЙ
author_organization.supervisor_surname: ПАЩЕНКО
author_organization.supervisor_patronymic: ВЛАДИМИРОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения