Отрывок: д. В итоге решение, к какому объекту относится элемент, может быть принято при анализе начальных уровней или анализе всего вектора целиком. Набор аномальных данных был создан следующим образом: 1. Использование наборов данных с изображениями людей разного возраста: Large age gap face verification [5] и All ages faces dataset [6]; 2. Преобразование изображений (англ. data augmentation) с помощью библиотеки OpenCV и нейросетевых технологий [7, 8]: наложение двух видов шума с ...
Название : Эффективное распознавание лиц на основе последовательного анализа нейросетевых дескрипторов и детектирования миноритарных классов
Авторы/Редакторы : Соколова А. Д.
Савченко А. В.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Соколова, А. Д. Эффективное распознавание лиц на основе последовательного анализа нейросетевых дескрипторов и детектирования миноритарных классов / А. Д. Соколова, А. В. Савченко // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 030642.
Аннотация : Исследуются способы повышения точности распознавания лиц на основе обнаружения входных изображений, которые редко встречаются в наборах данных, использующихся для обучения нейросетевых дескрипторов. В современных свободно распространяемых обучающих выборках обычнопредставлены изображения людей в основном среднего возраста и европеоидной расы, из-за этого большинство алгоритмов ошибаются на изображениях пожилых людей или детей, лицах более редких национальностей и т.п. В работе предложен алгоритм детектирования таких данныхс последующей их отбраковкой, на первом этапе которого используется сверточная нейронная сеть, предобученная на специально созданном наборе редких данных. Второй этап – применение последовательного анализа дескрипторов для повышения вычислительной эффективности классификации. Экспериментальное исследование на наборе данных VGGFace2 с использованием нейросетевых дескрипторов, в том числе современных моделей InsightFace, продемонстрировало повышенную эффективность предложенного алгоритма по
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Effektivnoe-raspoznavanie-lic-na-osnove-posledovatelnogo-analiza-neirosetevyh-deskriptorov-i-detektirovaniya-minoritarnyh-klassov-105986
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\541737
Ключевые слова: детектирование редких данных
анализ нейросетевых дескрипторов
аномалии
нейросетевые дескрипторы
последовательная классификация
распознавание лиц
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1919-3_2023-030642.pdf223.06 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.