Створення та підготовка даних для розпізнавання біометричних параметрів людини за допомогою глибоких нейронних мереж
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано підходи до розпізнавання біометричних параметрів людини, а саме різних емоцій, віку й статі. Велику увагу приділено автоматизації збору даних для тренування алгоритму розпізнавання емоцій та лиць, виборі архітектури використаних алгоритмів машинного навчання, процедурі тренування та оптимізації моделей й імплементації бізнес логіки додатку. Більший акцент зосереджено на створенні додатку для персональних комп'ютерів.
The recognition of human biometric parameters, namely different emotions, age and gender, are proposed in this paper. Much attention is paid to the automated data collection for training the algorithm of recognizing emotions and faces, choosing the machine learning algorithms architecture, procedures for preparing and optimizing models and implementing the application business logic. Main focus is set on creation of application for personal computers.
The recognition of human biometric parameters, namely different emotions, age and gender, are proposed in this paper. Much attention is paid to the automated data collection for training the algorithm of recognizing emotions and faces, choosing the machine learning algorithms architecture, procedures for preparing and optimizing models and implementing the application business logic. Main focus is set on creation of application for personal computers.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Ковенко В. А. Створення та підготовка даних для розпізнавання біометричних параметрів людини за допомогою глибоких нейронних мереж [Електронний ресурс] / В. А. Ковенко, І. В. Богач // Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2021), м. Вінниця, 01-14 травня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2021/paper/view/13186.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (7)
- [ ]: : https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning - .
- Shuo Yang et al; WIDER FACE: A Face Detection Benchmark [ ]: : https://arxiv.org/pdf/1511.06523.pdf - .
- Joseph Redmon, Ali Farhadi; YOLOv3: An Incremental Improvement [ ]: : https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf - .
- Tsung-Yi Lin et al; Microsoft COCO: Common Objects in Context [ ]: : https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf - .
- Rasmus Rothe and Radu Timofte and Luc Van Gool; Deep expectation of real and apparent age from a single image without facial landmarks [ ]: : https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ - .
- Covariate shift [ ]: : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/07/covariate-shift-thehidden-problem-of-real-world-data-science/ - .
- Ali Mollahossein et al; AffectNet: A Database for Facial Expression, Valence, and Arousal Computing in the Wild [ ]: : https://arxiv.org/pdf/1708.03985.pdf - .