Особливості роботи методів пошуку облич на мобільних пристроях
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-6-137-2021-04Ключові слова:
пошук облич, час виконання, мобільні пристрої, нейронні мережі, крайові обчисленняАнотація
Все більша кількість застосунків використовує пошук облич безпосередньо на мобільних пристроях. Однак, фокусом сучасних досліджень за напрямком є підвищення якості пошуку, незважаючи на час роботи, що робить ряд цікавих та ефективних алгоритмів незастосовними у практичних сценаріях. У даній роботі розроблено адаптації п’яти «класичних» та нейромережевих алгоритмів пошуку облич до вико-нання на мобільних пристроях. Проаналізовано час та якість роботи алгоритмів в за-лежності від ряду факторів (швидкості процесора мобільного пристрою, типового сценарію використання, тощо), показано неочевидну залежність часу виконання від змісту зображення. Сподіваємось, що наведені практичні рекомендації щодо викорис-тання алгоритмів поширять їх застосовність у мобільних застосунках та підштовх-нуть подальший розвиток їх модифікацій.
Посилання
Khabarlak K. Fast Facial Landmark Detection and Applications: A Survey / K. Khabarlak, L. Koriashkina // arXiv:2101.10808 [cs]. – 2021.
Khabarlak K.S. Mobile Access Control System Based on RFID Tags and Facial Information / K.S. Khabarlak, L.S. Koriashkina // Bulletin of National Technical University “KhPI”. Series: System Analysis, Control and Information Technologies. – 2020. – № 2 (4). – P. 69-74.
Viola P. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / P. Viola, M. Jones // Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001. – 2001. – Vol. 1. – P. I-I.
Bradski G. The OpenCV Library / G. Bradski // Dr. Dobb’s Journal of Software Tools. – 2000.
Dalal N. Histograms of oriented gradients for human detection / N. Dalal, B. Triggs // 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05). – 2005. – Vol. 1. – P. 886-893 vol. 1.
King D.E. Dlib-ml: A Machine Learning Toolkit / D.E. King // Journal of Machine Learning Research. – 2009. – Vol. 10. – P. 1755-1758.
Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks / K. Zhang [et al.] // IEEE Signal Processing Letters. – 2016. – Vol. 23. – № 10. – P. 1499-1503.
BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs / V. Bazarev-sky [et al.] // arXiv:1907.05047 [cs]. – 2019.
SSD: Single Shot MultiBox Detector / W. Liu [et al.] // Computer Vision – ECCV 2016. – Cham: Springer International Publishing, 2016. – P. 21-37.
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks / M. Sandler [et al.] // 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2018. – P. 4510-4520.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
