Отрывок: Поэтому последний слой был удален, дабы на выходе получать вектор признаков (размером 4096 против 512 в Facenet), который будет поступать в машину опорных векторов. Посчитанные значения метрик представлены в Таблице 2. Таблица II. ТАБЛИЦА 2. МЕТРИКИ SVM ДЛЯ VGG-FACE Accuracy F1-score AUC ROC 0,8 0,78 0,89 По сравнению с Facenet, показатели метрик VGG- Face не ухудшили итоговый результат классификации. Визуализация методом главных компонент не дала ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЗулкашев Р. С.ru
dc.contributor.authorПоляк М. Д.ru
dc.coverage.spatialизображение лица человекаru
dc.coverage.spatialналичие высшего образованияru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialраспознавание лицru
dc.coverage.spatialфизиогномикаru
dc.coverage.spatialфотография лицаru
dc.creatorЗулкашев Р. С., Поляк М. Д.ru
dc.date.accessioned2023-10-03 15:46:01-
dc.date.available2023-10-03 15:46:01-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541284ru
dc.identifier.citationЗулкашев, Р. С. Проверка наличия диплома о высшем образовании по фотографиям лиц / Р. С. Зулкашев, М. Д. Поляк // 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, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 041022.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Proverka-nalichiya-diploma-o-vysshem-obrazovanii-po-fotografiyam-lic-105730-
dc.description.abstractРассматривается гипотеза оналичии скрытых черт (признаков) на лице человека, изкоторых можно извлечь некую дополнительнуюинформацию о самом человеке. Проверяется частныйслучай этой гипотезы – определение наличия высшегообразования по фотографии лица с помощью методовмашинного обучения.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleПроверка наличия диплома о высшем образовании по фотографиям лицru
dc.typeTextru
dc.citation.spage041022ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartПоэтому последний слой был удален, дабы на выходе получать вектор признаков (размером 4096 против 512 в Facenet), который будет поступать в машину опорных векторов. Посчитанные значения метрик представлены в Таблице 2. Таблица II. ТАБЛИЦА 2. МЕТРИКИ SVM ДЛЯ VGG-FACE Accuracy F1-score AUC ROC 0,8 0,78 0,89 По сравнению с Facenet, показатели метрик VGG- Face не ухудшили итоговый результат классификации. Визуализация методом главных компонент не дала ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1920-9_2023-041022.pdf226.29 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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