Отрывок: С использованием предлагаемого подхода были получены две группы биометрических шаблонов: 1. Компактные бинарные шаблоны с максималь- ной скоростью сравнения, используя метрику Хемминга – кодирующие деревья глубины 1. 2. Биометрические шаблоны, обеспечивающие максимальное качество решения задачи иден- тификации – с использованием кодирующих деревьев глубины...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Визильтер, Ю.В. | - |
dc.contributor.author | Горбацевич, В.С. | - |
dc.contributor.author | Воротников, А.В. | - |
dc.contributor.author | Костромов, Н.А. | - |
dc.date.accessioned | 2017-11-21 11:34:23 | - |
dc.date.available | 2017-11-21 11:34:23 | - |
dc.date.issued | 2017-04 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20171030\65850 | ru |
dc.identifier.citation | Визильтер, Ю.В. Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, А.В. Воротников, Н.А. Костромов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 2. – С. 254-265. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-2-254-265 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Identifikaciya-lic-v-realnom-vremeni-s-ispolzovaniem-svertochnyi-neironnoi-seti-i-heshiruushego-lesa-65850 | - |
dc.description.abstract | В работе предлагается новый подход к построению биометрического шаблона с использованием свёрточной нейронной сети и хэширующего леса. Метод состоит из двух этапов: на первом происходит обучение свёрточной нейронной сети, далее к полученным описаниям применяется хеширующее преобразование с использованием нового предложенного метода хэширующего леса. Такой способ формирования шаблона является обобщением метода Boosted SSC (Similarity Sensitive Coding) для решения задачи построения оптимального хеша, учитывающего специфику задач верификации и идентификации лиц. Обучение производилось на базе лиц CASIA-WebFace, а тестирование – на базе лиц LFW. Применительно к задачам бинарного хеширования с метрикой Хемминга описанный подход позволяет получать 200-битный (25 байт) биометрический шаблон с качеством верификации 96,3 % и 2000-битный шаблон с 98,14 % на базе изображений лиц LFW. При использовании хэширующего леса с 7-битными деревьями 2000´7 достигается уровень идентификации в 93 % относительно базовых показателей свёрточной нейронной сети в 89,9%. В результате достигается скорость формирования биометрических шаблонов (описаний лиц) с частотой более 40 изображений лиц в секунду на CPU Core i7 и более 120 изображений лиц в секунду с использованием GPU GeForce GTX 650. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа была поддержана грантом РНФ (Проект № 16-11-00082). | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 41;2 | - |
dc.subject | свёрточные нейронные сети | ru |
dc.subject | хэширование | ru |
dc.subject | бинарные деревья | ru |
dc.subject | метрика Хэмминга | ru |
dc.subject | биометрия | ru |
dc.title | Идентификация лиц в реальном времени с использованием свёрточный нейронной сети и хэширующего леса | ru |
dc.title.alternative | Real-time face identification via CNN and boosted hashing forest | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | С использованием предлагаемого подхода были получены две группы биометрических шаблонов: 1. Компактные бинарные шаблоны с максималь- ной скоростью сравнения, используя метрику Хемминга – кодирующие деревья глубины 1. 2. Биометрические шаблоны, обеспечивающие максимальное качество решения задачи иден- тификации – с использованием кодирующих деревьев глубины... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.29 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
410214.pdf | 1 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.