Архитектуры нейронных сетей для распознавания лиц
Аннотация
Распознавание лиц является важной технологией, которая имеет множество применений, включая мониторинг посещаемости. В последние годы нейронные сети стали доминирующим подходом к распознаванию лиц, предлагая высокую точность и гибкость. Однако существует множество различных архитектур нейронных сетей для распознавания лиц.
В этой статье исследуются компромиссы между тремя популярными архитектурами нейронных сетей для распознавания лиц в контексте систем мониторинга посещаемости. Исследование углубляется в сильные и слабые стороны сверточных нейронных сетей, FaceNet и сиамских сетей, анализируя их эффективность в решении таких факторов, как вычислительные ресурсы и доступность данных. Анализируя их возможности и ограничения, статья призвана осветить оптимальный архитектурный выбор для конкретных приложений, будь то приоритет высокой точности, эффективности использования ресурсов или устойчивости к изменениям в позе и освещении.
Работа изучает сложную среду архитектур распознавания лиц, предлагая тонкое понимание их пригодности для мониторинга посещаемости на основе различных ограничений и желаемых результатов и направлена на то, чтобы предоставить технологическим архитекторам информацию, необходимую для принятия обоснованных решений при выборе архитектуры, которая лучше всего соответствует их конкретным потребностям.
Автор
Бейсенов М.К.
Токжигитова Н.К.
DOI
https://doi.org/10.48081/KUPZ3280
Ключевые слова
распознавание лиц
мониторинг посещаемости
архитектуры нейронных сетей
сверточные нейронные сети
сиамские сети
Год
2024
Номер
Выпуск 2
Для цитирования:
Бейсенов М.К., Токжигитова Н.К. Архитектуры нейронных сетей для распознавания лиц // Вестник Торайгыров университета Серия: физика, математика и компьютерные науки - 2024 - №2 - https://doi.org/10.48081/KUPZ3280
Скопировано!