Интеллектуальная система распознавания лиц

Актуальность

В наше время технология распознавания лиц используется для поиска преступников и пропавших людей. Нейронные сети тоже применяются повсеместно в прогнозировании, анализе данных, распознавании изображений, синтезе речи и т.д. Наши приложения предоставляют удобный интерфейс взаимодействия с пользователем, например, для того чтобы начать поиск лиц на видеокамере, достаточно отправить фотографию боту в мессенджере Telegram.

Цель

Создание приложений поиска лиц с использованием современных библиотек и удобных интерфейсов.

Задачи

1. Изучение необходимых технологий.
2. Создание нейронной сети.
3. Создание функционала приложения.
4. Создание интерфейса.
5. Создание бота в Telegram.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

• Компьютер

Описание

Для создания этого проекта автором были изучены 2 языка программирования (Python и JavaScript), а также 2 языка разметки (HTML и CSS), более 15 библиотек, среди которых – OpenCV, eel, aiogram, numpy, tensorflow и др.

Первым этапом создали свёрточную нейронную сеть с помощью библиотеки TensorFlow для алгоритма поиска лиц в видео. Обучающая выборка создавалась вручную, общее количество проиндексированных фотографий – более 800.

Вторым этапом создавалась программа для поиска лиц на видео.

В функционал этой программы входил поиск совпадений одной группы лиц в другой группе лиц или поиск совпадений группы лиц и лиц в видео. Также реализована возможность анализа видео, при которой из видео выделяются индивидуальные лица.

На третьем этапе создали бот.

Бот был подключён к Telegram с помощью библиотеки aiogram, далее – к камерам видеонаблюдения, выполняя функцию распознавания лиц в реальном времени.

Результаты работы/выводы

Разработаны 2 программы для поиска лиц с открытым исходным кодом: программа для поиска лиц в реальном времени с общением с клиентом через Telegram и приложение для поиска индивидуальных лиц в видео или массиве фото с удобным интерфейсом.

Перспективы использования результатов работы

У авторов есть несколько идей по улучшению работы приложений:

• использование инфракрасных камер видеонаблюдения для улучшения видимости ночью;
• расширение обучающей выборки нейронной сети для более точного обучения.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

ФГБОУ ВО «МГТУ СТАНКИН»

Награды/достижения

Научно-практическая конференция «Инженеры будущего», направление IT – победитель;

Научно-практическая конференция «Наука для жизни» – призёр

Мнение автора

«Работая над проектом, я получил большой опыт программирования»