РАСПОЗНАВАНИЕ И ТРЕКИНГ ЛИЦА ДЕТЕЙ С АУТИЗМОМ НА ОСНОВЕ КОМБИНИРОВАННОЙ МОДЕЛИ HAAR CASCADE + CNN + KALMAN FILTER
Keywords:
распознавание лиц, аутизм, Haar Cascade, CNN, фильтр Калмана, компьютерное зрение, трекинг, дети с РАС, поведенческий анализ, система реального времени.Abstract
В данной статье рассматривается задача автоматического распознавания и трекинга лиц детей с расстройствами аутистического спектра (РАС) в реальном времени. Предлагается комбинированный подход, включающий алгоритм Haar Cascade для быстрой детекции лиц, сверточную нейронную сеть (CNN) для повышения точности распознавания и фильтр Калмана для устойчивого трекинга. Разработанная система демонстрирует высокую точность и устойчивость при обработке видео с участием детей с РАС, обеспечивая стабильную работу в условиях нестандартного поведения и ограниченного зрительного контакта. Представлены сравнительные результаты с альтернативными методами, подтверждающие эффективность предложенного решения для применения в терапевтических и обучающих системах.
Downloads
References
Wang, Z., & Bovik, A.C. "A Universal Image Quality Index." IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, 2002, pp. 81-84.
MPOP (PMSPFCDMFD) "Image Registration: A Review." The Computer Journal, vol. 51, no. 4, 2008, pp. 461-487.
Beknazarova, S.S., Jaumitbayeva, M.K./Filtering of Digital Images by the Convolution Method with Pulse Characteristic in Spectral Region/ AIP Conference Proceedings., 2023, 2746(1), 040004.
Beknazarova, S.S. Algorithm for Splitting an Audio File by Frames/ AIP Conference Proceedings, 2023, 2746(1), 040003.
