马西耶·什佐德拉克;Czyżewski、Andrzej 用于银行客户身份验证的人脸检测算法评估。 （英语） Zbl 1365.94054号 已找到。计算。Decis公司。科学。 42，第2期，137-148（2017）. 总结：给出了银行客户视觉验证系统中人脸检测算法效率的调查结果。视频记录是在三家银行营业网点使用微型工业USB摄像头的真实条件下制作的。实验的目的是检查人脸检测方法在生物特征银行客户验证系统中的实际可用性。主要假设是尽可能简化用户与应用程序的交互。描述了人脸检测的实用算法，并给出了实际银行环境条件下的人脸检测结果。根据遇到的问题讨论了应用程序的实际局限性。 引用于1文件 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 68吨10 模式识别、语音识别 第94页第13页 信息与通信理论中的探测理论 关键词：视频分析;人脸检测;银行业务 软件：深面（DeepFace） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Szczodrak}和\textit{A.Czyżewski}，已找到。计算。Decis公司。科学。42，第2号，137--148（2017；Zbl 1365.94054） 全文： 内政部 参考文献： [1] Dalka P.、Bratoszewski P.、Czyzewski A.，用于语音识别的可视嘴唇轮廓检测，2014年国际信号与电子系统会议，波兰，2014年。； [2] Górski G.，System płat no sci mobilnich wykorzystujący biometryczn \261]identifyfikacjęużytkowników oraz infrastruktur \281]klucza publicznego，PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY 8-9/2015（波兰语）。； [3] Hadid A.，Heikkila J.Y.，Silven O.，Pietikainen M.，移动电话中人身份验证的面部和眼睛检测，2007年第一届ACM/IEEE分布式智能相机国际会议，维也纳，2007年，第101-108页。； [4] Laganiere R.，OpenCV Computer Vision Application Programming Cookbook，Packt Publishing Ltd.，2014年。； [5] Lupu C.，Gaitan V.G.，Lupu V.，使用多模态生物特征增强网上银行应用程序的安全性，IEEE第13届应用机器智能和信息学国际研讨会，2015年，Herl； [6] 任何，2015年，第47-52页。； [7] Marciniak T.，Chmielewska A.，Weychan R.，Parzych M.，Dąbrowski A.，低分辨率图像对人脸检测和识别可靠性的影响，多媒体工具与应用，74，12，4329-43492015。； [8] Mariano V.Y.等人，《目标检测算法的性能评估》，第16届模式识别国际会议，2002年。《会议记录》，第3卷，第965-969页，2002年。； [9] Ren J.、Kehtarnavaz N.、Estevez L.，移动平台Viola-Jones人脸检测实时优化，电路和系统研讨会：系统芯片-设计、应用、集成和软件，2008年IEEE达拉斯，德克萨斯州达拉斯，2008年，第1-4页。； [10] Szczodrak M.，Czyżewski A.，银行客户验证中的人脸检测算法评估；程序。《信号处理、算法、架构、安排和应用》，第186-190页，波兹南，波尔斯卡，2016年9月21日至2016年9日23日·Zbl 1365.94054号 [11] Taigman Y.，Yang M.，Ranzato M.，Wolf L.，DeepFace:弥合人脸验证中人类水平表现的差距，2014年IEEE计算机视觉和模式识别会议，俄亥俄州哥伦布，2014年，第1701-1708页。； [12] Viola P.，Jones M.，使用简单功能的增强级联快速目标检测。2001年IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议记录，2001年。CVPR 2001。第1卷。IEEE，2001年。； [13] Vondrick C.、Patterson D.、Ramanan D.，《高效扩大众包视频注释》，《国际计算机视觉杂志》（IJCV）。2012年6月。； 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。