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Super algoritmo de verificação de face em vídeo


Super algoritmo de verificação de face em vídeo


Cientistas desenvolveram uma pesquisa para reduzir o consumo computacional das fases de treinamento e teste dos métodos de reconhecimento de face em vídeo com base em um método estatístico global e em uma rede de aprendizado profundo, um novo algoritmo de verificação de face em vídeo com base em um padrão binário local de três correções (TPLBP) e a rede neural convolucional siamesa 3D. 

Segundo os pesquisadores o método proposto utiliza o recurso de textura TPLBP, que possui excelente desempenho na análise de faces como entrada da rede. Para extrair as informações entre quadros do vídeo, os mapas de recursos de textura dos vários quadros são empilhados e, em seguida, uma rede neural 3D siamesa é usada para realizar a redução de dimensão. 

De acordo com os estudiosos a semelhança dos recursos de alto nível do par de vídeos é resolvida pela rede  Siamese 3D, e, em seguida, mapeado para o intervalo de 0 a 1 por transformação linear. O resultado da classificação pode ser obtido com o limiar de 0,5. 

reconhecimento de face
Imagem ilustrativa - pixabay


Por fim, a pesquisa demonstra que por meio de um experimento no banco de dados do YouTube Face, o algoritmo proposto obteve maior precisão com menos consumo computacional do que os métodos de linha de base e os métodos de aprendizado profundo.


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