НЕЙРОСЕТЕВОЙ АЛГОРИТМ YOLO В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ

THE YOLO NEURAL NETWORK ALGORITHM IN COMPUTER VISION

Polina Polyanskaya

student, Department KB-2 "Information and analytical systems of cybersecurity", MIREA - Russian Technological University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена компьютерному зрению и биометрическому алгоритму распознавания объектов YOLO. Описаны преимущества данного алгоритма. Приведён пример применения YOLO в сфере обеспечения безопасности дорожного движения. Раскрыто понятие компьютерного зрения.

ABSTRACT

The article is devoted to computer vision and the YOLO biometric object recognition algorithm. The advantages of this algorithm are described. An example of the use of YOLO in the field of road safety is given. The concept of computer vision is revealed.

Ключевые слова: YOLO, нейронные сети, компьютерное зрение, биометрия.

Keywords: YOLO, neural networks, computer vision, biometrics.

Введение

Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, в котором компьютеры учатся распознавать и интерпретировать изображения подобно тому, как это делает человек. Эта способность стала возможной благодаря глубокому обучению — методу машинного обучения, использующему нейронные сети для анализа данных. Специалисты в области компьютерного зрения занимаются разработкой алгоритмов и методов, позволяющих компьютерам обрабатывать и интерпретировать визуальную информацию. Нейросети играют ключевую роль в развитии компьютерного зрения, поскольку они способны обучаться на больших объёмах данных и создавать мощные модели для распознавания изображений. Это открывает новые возможности для обработки и анализа визуальной информации.

Биометрический нейросетевой алгоритм YOLO: инновационное решение для распознавания объектов

Алгоритм YOLO (You Only Look Once) — это современная технология распознавания лиц, основанная на глубоком обучении и свёрточных нейронных сетях. Он разработан с целью повышения точности и скорости идентификации объектов [2], обеспечивая при этом высокий уровень безопасности.

YOLO использует нейросеть, способную одновременно анализировать множество изображений и определять наличие или отсутствие лица на них. Алгоритм способен работать с различными условиями освещения и ракурсами съёмки, что делает его универсальным инструментом для распознавания лиц.

Применение YOLO возможно в различных сферах, таких как системы видеонаблюдения, мобильные приложения, социальные сети и другие. Алгоритм уже успешно применяется в Китае, где он используется для идентификации граждан и контроля доступа к различным объектам.

Преимущества биометрического алгоритма YOLO включают высокую точность, скорость работы и универсальность. Однако стоит отметить, что для достижения наилучших результатов необходимо использовать качественные данные для обучения нейросети.

В целом, биометрический алгоритм YOLO является перспективным направлением в области распознавания лиц и обеспечения безопасности. К примеру, его использовали для обнаружения дорожных знаков. Для обучения модели CNN был использован набор данных Traffic Signs Dataset in YOLO format [1, с. 92] – это набор данных, который используется для решения задач по детектированию и классификации дорожных знаков.

Таким образом, использование нейросетевого алгоритма YOLO может значительно упростить и улучшить процесс идентификации сущностей, делая нашу жизнь более комфортной и безопасной.

Список литературы:

1. Никитин Д. В., Тараненко И. С., Катаев А. В. Детектирование дорожных знаков на основе нейросетевой модели YOLO // Инженерный вестник Дона. – 2023. – № 7(103). – С. 91-99.
2. Как работает Object Tracking на YOLO и DeepSort // Habr: сайт. – URL: https://habr.com/ru/articles/514450/