Заключение. О подходах к распознаванию и идентификации персоны по цифровым изображениям в задачах обеспечения общественной безопасности

Рассмотренные в статье методы обладают достаточной эффективностью распознавания в заданных условиях. Наиболее эффективными методами с точки зрения борьбы с плохой освещенностью, изменениями ракурса и т. д. являются нейронные сети и активные модели внешнего вида.

Однако основной особенностью задач обеспечения общественной безопасности с применения систем распознавания и идентификации объектов по цифровым изображениям, является необходимость минимизации затрат (временных и вычислительных) на распознавание, а также снижение трудоемкости обучения системы новым образам. С этой точки зрения существующие методы можно считать неприменимыми в целом или ограниченно применимыми.

В целях достижения наилучшего сочетания качества распознавания и времени обучения системы может быть выдвинута следующая гипотеза — комбинирование существующих методов и одновременное применение современных биоинспирированных методов для решения подзадач оптимизации поиска соответствий позволит достичь требуемого уровня производительности, времени обучаемости и качества идентификации личности по цифровым изображениям.