Ідентифікація осіб на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Штучні нейронні мережі ефективні, як найбільш адекватні класу важко формалізованих задач
розпізнавання образів. Штучні нейронні мережі демонструють властивості, притаманні живому мозку.
Теорія розпізнавання образів застосовується для автоматичної локалізація обличчя на фотографії, в разі
необхідності ідентифікація особи за обличчям. Розглядається один із основних методів розпізнавання
фотозображень - аналіз геометричних характеристик обличчя.
Artificial neural networks are effective as the most adequate class of difficult formalized pattern recognition tasks. Artificial neural networks demonstrate the properties inherent in the living brain. The pattern recognition theory is used to automatically locate a person in a photo, if necessary, face identification. One of the main methods of photo recognition is considered - an analysis of geometric characteristics of the person.
Artificial neural networks are effective as the most adequate class of difficult formalized pattern recognition tasks. Artificial neural networks demonstrate the properties inherent in the living brain. The pattern recognition theory is used to automatically locate a person in a photo, if necessary, face identification. One of the main methods of photo recognition is considered - an analysis of geometric characteristics of the person.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Ідентифікація осіб на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж [Електронний ресурс] / С. А. Кирилащук, З. В. Бондаренко, М. С. Ярошевич [та ін.] // Матеріали XLVIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-22 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7226.
Кирилащук С. А., Бондаренко З. В., Ярошевич М. С., Олійник Н. Ю., Капченко К. Г. Ідентифікація осіб на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж. Матеріали XLVIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-22 березня 2019 р. 2019. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7226.
Кирилащук С. А., Бондаренко З. В., Ярошевич М. С., Олійник Н. Ю., Капченко К. Г. Ідентифікація осіб на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж. Матеріали XLVIIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-22 березня 2019 р. 2019. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7226.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- Форсайт, Д.А. Компьютерное зрение. Современный подход: пер. с англ. / Д.А. Форсайт, Ж. Понс. – М.: Издательский дом Вильямс, 2004. – 928 с.
- Лупанов С. И. Программа Deepface – определяет лица почти как живой человек – Режим доступу: http://www.sciencedebate2008.com/deepface-definesa-person-as-a-living-person
- Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Вудс Р. – Техносфера, Москва, 2005. – 1072 с.
- Ревізор О. П. Програмні засоби комп’ютерної системи розпізнавання та архівації зображень з повнофункціональним веб інтерфейсом/ О. П. Ревізор// Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи – опубліковано 2018- 01-17.
- Google Developers Google Face API. – Режим доступу: https://developers.google.com/vision/face-detection-concepts –
- .Ahonen T., Hadid A., Pietikäinen M. Face recognition with local binary patterns – Computer vision-eccv 2004.
- Бондаренко З. В. Операційне числення. МВ до самостійного вивчення окремих розділів вищої математики для студ. технічних напрямів підготовки денної та заочної форм навчання / З.В. Бондаренко, С. А. Кирилащук, В.І. Клочко, / Метод. вказівки - Вінниця: ВНТУ, 2016, 47 с.
- Кирилащук С. А. Інтегративний підхід до формування професійних компетенцій майбутніх інженерів шляхом використання засобів математичного моделювання/ З. В. Бондаренко, Клочко В.І., С. А. Кирилащук / Сучасні інформаційні технології та інноваційні методики навчання в підготовці фахівців: методологія, теорія, досвід, проблеми: зб. наук. пр. – Київ-Вінниця : ВДПУ – 2016. – № 46. – С. 114–117.
- Прозор О. П., Петрук В. А. Формування когнітовно-творчої компетенції майбутніх фахівців технічного профілю в процесі навчання вищої математики : монографія. Вінииця : ВНТУ, 2015. 148 с.