Отрывок: В первую очередь была протестирована возможность нахождения лиц на изображении разрешением 1716 х 1392 пикселей для каждого из детекторов. HAAR-OpenCV DNN-OpenCV HoG-DLIB MMOD-DLIB Рисунок 4. Тест детекторов. Было обнаружено, что ограничивающие рамки отличаются для каждого из детекторов. Рамки детекторов Dlib заметно меньше и ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПшенин, В.И.-
dc.date.accessioned2020-08-06 13:10:37-
dc.date.available2020-08-06 13:10:37-
dc.date.issued2020-
dc.identifierDspace\SGAU\20200806\85097ru
dc.identifier.citationПшенин В.И. Платформа для создания цифрового профиля посетителей на основе изображений лиц / В.И. Пшенин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 1022-1029.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Platforma-dlya-sozdaniya-cifrovogo-profilya-posetitelei-na-osnove-izobrazhenii-lic-85097-
dc.description.abstractВ настоящее время определение персональных характеристик людей является актуальной задачей машинного обучения. Эта статья описывает автоматизированную систему для создания цифрового профиля посетителя на основе изображения его лица. Рассматриваются различные методы обнаружения лиц, описывается процесс обучения нейронной сети для распознавания конкретного человека. Было произведено экспериментальное исследование детекторов лиц и разработанного программного комплекса. Обученная модель имеет точность 99,38% на датасете Labeled Faces in the Wild. Система работает в режиме реального времени. Currently, the definition of personal characteristics of people is a necessary machine learning. This article is an automated system for creating a digital profile. The process of training a neural network for recognizing people. An experimental study of face detectors and software developers was carried out. The trained model has an accuracy of 99.38% on the dataset. Marked faces in the wild. The system works in real time.ru
dc.language.isorusru
dc.titleПлатформа для создания цифрового профиля посетителей на основе изображений лицru
dc.title.alternativePlatform for creating a digital profile of visitors based on face imagesru
dc.typeArticleru
dc.textpartВ первую очередь была протестирована возможность нахождения лиц на изображении разрешением 1716 х 1392 пикселей для каждого из детекторов. HAAR-OpenCV DNN-OpenCV HoG-DLIB MMOD-DLIB Рисунок 4. Тест детекторов. Было обнаружено, что ограничивающие рамки отличаются для каждого из детекторов. Рамки детекторов Dlib заметно меньше и ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 4-1022-1029.pdf632.77 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



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