Алгоритм идентификации лиц и преступных действий
(Стр. 19-31)

В настоящее существует ряд неразрешенных проблем в идентификации образов. Если у человека будет что-нибудь на лице, например маска или очки, или в какой-нибудь момент часть лица будет прикрыта одеждой, волосами или предметом, то система видеонаблюдения может потерять человека из виду. Идентификация значительно ухудшается, и распознавание человека происходит только спустя некоторое время. Целью данной работы является совершенствование существующих методов распознавания. В работе предлагается алгоритм, который основан на мультикаскадном методе и методе детектировании объектов. Данный алгоритм способен определять человека по действиям преступного характера и по лицу за счет выделения некоторых частей лица в виде квадратов и прямоугольников при помощи библиотеки компьютерного зрения. В результате тестирования алгоритм показал высокую точность определения с использованием видеускорителя объемом 16 ГБ видеопамяти.

Хади Н.М., (2022), АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЦ И ПРЕСТУПНЫХ ДЕЙСТВИЙ. Computational nanotechnology, 3 => 19-31.

Выделение и распознавание лиц [Электронный ресурс]. URL: http://wiki.technicalvision.ru/index.php/Выделение_и_распознавание_лиц (дата обращения: 20.06.2022).
Wang Q., Wu T., Zheng T., Guo G. Hierarchical pyramid diverse attention networks for face recognition [Electronic resource]. URL: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Hierarchical_Pyramid_Diverse_Attention_Networks_for_Face_Recognition_CVPR_2020_paper.pdf (data of accesses: 20.06.2022).
Wang Q., Guo G. LS-CNN Characterizing local patches at multiple scales for face recognition // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2020. No. 15. Pp. 1640-1653.
Hu J., Shen L., Sun G. Squeeze-and-excitation networks [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf (data of accesses: 22.06.2022).
Parchami M., Bashbaghi S., Granger E., Sayed S. Using deep autoencoders to learn robust domain-invariant representations for still-to-video face recognition [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/317951983_Using_Deep_Autoencoders_to_Learn_Robust_Domain-Invariant_Representations_for_Still-to-Video_Face_Recognition (data of accesses: 23.06.2022). @
Ding C., Tao D. Trunk-branch ensemble convolutional neural networks for video-based face recognition [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1607.05427.pdf (data of accesses: 23.06.2022).
Parchami M., Bashbaghi S., Granger E. Video-based face recognition using ensemble of haar-like deep convolutional neural networks [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/314115143_Video-Based_Face_Recognition_Using_Ensemble_of_Haar-Like_Deep_Convolutional_Neural_Networks (data of accesses: 25.06.2022).
Szegedy C., Liu W., Jia Y. et al. Going deeper with convolutions [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf (data of accesses: 25.06.2022).
Schroff F., Kalenichenko D., Philbin J. Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf (data of accesses: 26.06.2022).
Huang Z., Shan S., Wang R. et al. A benchmark and comparative study of video-based face recognition on cox face database // IP IEEE Trans. 2015. No. 24. Pp. 5967-5981.
Bashbaghi S., Granger E., Sabourin R., Parchami M. Deep learning architectures for face recognition in video surveillance [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1802.09990.pdf (data of accesses: 27.06.2022).
Sultani W., Chen C., Shah M. Real-world anomaly detection in surveillance videos [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1801.04264.pdf (data of accesses: 27.06.2022).
Азаров Д. Метод распознавания лиц Виолы-Джонса (Viola-Jones) [Электронный ресурс]. URL: https://oxozle.com/2015/04/11/metod-raspoznavaniya-lic-violy-dzhonsa-viola-jones/ (дата обращения: 27.06.2022).
Yang B., Yan J., Lei Z., Li S. Z. Aggregate channel features for multi-view face detection [Electronic resource]. URL: https://arxiv.org/pdf/1407.4023.pdf (data of accesses: 27.06.2022).
Pham M.T., Gao Y., Hoang V.D.D., Cham T.J. Fast polygonal integration and its application in extending haar-like features to improve object detection [Electronic resource]. URL: https://www.researchgate.net/publication/221362661_Fast_Polygonal_Integration_and_Its_Application_in_Extending_Haarlike_Features_to_Improve_Object_Detection (data of accesses: 27.06.2022).
Zhu Q., Yeh M.C., Cheng K.T., Avidan S. Fast human detection using a cascade of histograms of oriented gradients [Electronic resource]. URL: https://www.merl.com/publications/docs/TR2006-068.pdf (data of accesses: 28.06.22).
Zhang K., Zhang Z., Li Z. Joint face detection and alignment using multi-task cascaded convolutional networks [Electronic resource]. URL: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf (data of accesses: 28.06.22).
Li H., Lin Z., Shen X., Brandt J., Hua G. A convolutional neural network cascade for face detection [Electronic resource]. URL: https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Li_A_Convolutional_Neural_2015_CVPR_paper.pdf (data of accesses: 28.06.2022).
PReLU [Электронный ресурс]. URL: https://congyuzhou.medium.com/prelu-e0bc339d9c01 (дата обращения 28.06.2022).

машинное обучение, глубокая сверточная нейронная сеть, ориентиры.