<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Ідентифікація осіб на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мереж

dc.contributor.authorКирилащук, С. А.uk
dc.contributor.authorБондаренко, З. В.uk
dc.contributor.authorЯрошевич, М. С.uk
dc.contributor.authorОлійник, Н. Ю.uk
dc.contributor.authorКапченко, К. Г.uk
dc.titleІдентифікація осіб на зображеннях за допомогою згорткових нейронних мережuk
dc.date.issued2019
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationІдентифікація 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.uk
dc.identifier.citationКирилащук 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-22 березня 2019 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7226
dc.identifier.udc519.6
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/27896
dc.description.abstractШтучні 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.uk
dc.description.abstractArtificial 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.en
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectметоди розпізнаванняuk
dc.subjectкоді розпізнаванніuk
dc.subjectключові точкиuk
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectrecognition methodsen
dc.subjectrecognition codeen
dc.subjectkey pointsen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesФорсайт, Д.А. Компьютерное зрение. Современный подход: пер. с англ. / Д.А. Форсайт, Ж. Понс. – М.: Издательский дом Вильямс, 2004. – 928 с.ru
dc.relation.referencesЛупанов С. И. Программа Deepface – определяет лица почти как живой человек – Режим доступу: http://www.sciencedebate2008.com/deepface-definesa-person-as-a-living-personru
dc.relation.referencesГонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Вудс Р. – Техносфера, Москва, 2005. – 1072 с.ru
dc.relation.referencesРевізор 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.uk
dc.relation.referencesGoogle Developers Google Face API. – Режим доступу: https://developers.google.com/vision/face-detection-concepts –en
dc.relation.references.Ahonen T., Hadid A., Pietikäinen M. Face recognition with local binary patterns – Computer vision-eccv 2004.en
dc.relation.referencesБондаренко 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.uk
dc.relation.referencesКирилащук 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.uk
dc.relation.referencesПрозор О. П., Петрук В. А. Формування когнітовно-творчої компетенції майбутніх фахівців технічного профілю в процесі навчання вищої математики : монографія. Вінииця : ВНТУ, 2015. 148 с.uk
dc.date.accessioned2019-12-10T08:29:18Z
dc.date.available2019-12-10T08:29:18Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Кирилащук 7226-26228-1-PB.pdf
Розмір:
452,07 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: