Аспирант кафедры ВМ-1 Виктор Бордюжа выступил на XXV Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение – DSPA-2023». Организаторами мероприятия выступило российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова при поддержке Института проблем управления РАН им. В.А. Трапезникова, Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН и компании AUTEX Ltd.
Работа Виктора подготовлена в соавторстве с научным руководителем, доктором физико-математических наук, профессором ВМ-1 Сергеем Умняшкиным и посвящена предобработке изображений для повышения качества распознавания лиц на цифровых фото:
«Сама идея пришла ко мне в период работы в компании «КСОР», которая оказывает услугу Московскому метрополитену по функциональному анализу состояния машинистов. Условия, в которых производится фото- и видеосъемка, негативно сказываются на качестве изображения: трудноразличимые черты лица ввиду низкого контраста, наличие искажений, шумов и прочих артефактов. Многие вендоры и поставщики услуг по биометрическому распознаванию лиц предоставляют свое ПО без права модификации или улучшения исходного кода, «как есть», то есть нет возможности дообучать или каким-то образом влиять на сам алгоритм получения дескриптора лица. Задача обучения или дообучения алгоритма распознавания лиц сама по себе требует значительных вычислительных и финансовых затрат. Возникает вопрос: а можно ли улучшить каким-то образом качество распознавания, не меняя сам алгоритм? Ответ на этот вопрос положительный, в своей работе я произвожу компенсацию искажений перед тем, как лицо попадет на модуль распознавания лиц. Это позволяет снизить ошибки распознавания в 4 раза относительно сценария без компенсации искажений».
За свое выступление Виктор получил диплом от членов жюри. Напомним, что в начале года аспирант вышел в финал чемпионата VK Cup, а до этого неоднократно становился призером и победителем соревнований всероссийского и международного уровня. Поздравляем с новым достижением и желаем дальнейших успехов!