Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Эффективное распознавание лиц на основе последовательного анализа нейросетевых дескрипторов и детектирования миноритарных классов |
| Authors: | Соколова А. Д. Савченко А. В. |
| Keywords: | детектирование редких данных анализ нейросетевых дескрипторов аномалии нейросетевые дескрипторы последовательная классификация распознавание лиц |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13167 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-7883-1919-3_2023-030642.pdf | 223.06 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.