?
Emotion Recognition of a Group of People in Video Analytics Using Deep Off-the-Shelf Image Embeddings
Ch. 19. P. 191-198.
Tarasov Alexander V., Савченко А. В.
Ключевые слова: распознавание эмоцийface recognitionраспознавание лицвидеоанализImage and Video Analysis and UnderstandingGroup-level Emotion RecognitionConvolutional Neural Networkсверточные нейронные сети
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Соколова А. Д., Савченко А. В., В кн. : Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018). : Самара : Предприятие "Новая техника", 2018. Гл. 128. С. 946-952.
Рассматривается задача организации информации в системах видеонаблюдения с помощью автоматического выделения групп треков, так, что каждая группа содержит изображения лица только одного человека. Исследованы методы агрегации векторов признаков каждого кадра, извлекаемых с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Треки, содержащие одинаковые лица, группируются с использованием методов верификации лиц и алгоритмов последовательной кластеризации. В экспериментальном исследовании с ...
Добавлено: 18 октября 2018 г.
Sokolova A., Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2020 Vol. 29 No. 1 P. 19-29
В работе рассмотрена задача повышения вычислительной эффективности распознавания лиц на статических изображениях и видео, описываемых векторами признаков высокой размерности, которые извлекаются с использованием сверточных нейронных сетей. Для обработки видеопоследовательностей применены способы агрегации признаков, полученных для каждого видео кадра. Предложен новый иерархический алгоритм распознавания, который отличается от известных подходов тем, что для последовательного анализа более детализированного ...
Добавлено: 25 октября 2019 г.
Alexandr Rassadin, Alexey Gruzdev, Andrey Savchenko, , in : Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimodal Interaction. : [б.и.], 2017. P. 544-548.
...
Добавлено: 18 октября 2017 г.
Савченко А. В., Записки научных семинаров ПОМИ РАН 2021 Т. 499 С. 267-283
В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений, основанные на статистическом последовательном анализе. Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие ...
Добавлено: 27 января 2021 г.
Савченко А. В., Белова Н. С., Expert Systems with Applications 2018 Vol. 108 P. 170-182
The paper deals with unconstrained face recognition task for the small sample size problem based on computation of distances between high-dimensional off-the-shelf features extracted by deep convolution neural network. We present the novel statistical recognition method, which maximizes the likelihood (joint probabilistic density) of the distances to all reference images from the gallery set. This ...
Добавлено: 17 мая 2018 г.
Соколова А. Д., Савченко А. В., В кн. : Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». : [б.и.], 2017. С. 870-875.
Рассматривается задача структурирования информации в программных системах видеонаблюдения с помощью группирования видеоданных, в которых присутствуют идентичные лица. Сделан акцент на эффективную кластеризацию видеопоследовательностей с использованием сверточных нейронных сетей для извлечения характерных признаков. Разработан новый алгоритм кластеризации фрагментов видео на основе технологий глубокого обучения и статистического подхода. Приведены предварительные результаты экспериментального исследования точности и быстродействия предложенного ...
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Савченко А. В., , in : Proceedings of the 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). : IEEE, 2018. P. 3262-3267.
Добавлено: 2 декабря 2018 г.
Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2017 Vol. 26 No. 2 P. 129-136
Добавлено: 30 июня 2017 г.
Sokolova Anastasiia, Kharchevnikova Angelina, Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2018 Vol. 10716 P. 223-230
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Савченко А. В., Рассадин А. Г., , in : Advances in Neural Networks – ISNN 2019 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part II. : Cham : Springer, 2019. Ch. 41. P. 422-430.
Добавлено: 16 августа 2019 г.
Савченко А. В., , in : Proceedings of the IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI 2018). : IEEE, 2018. P. 515-520.
Добавлено: 17 сентября 2018 г.
Anastasiia D. Sokolova, Angelina S. Kharchevnikova, Савченко А. В., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers. Vol. 10716.: Cham : Springer, 2018. P. 223-230.
Добавлено: 2 мая 2018 г.
Савченко А. В., Компьютерная оптика 2013 Т. 37 № 2 С. 254-262
Предложено использование вероятностной нейронной сети с проверкой однородности в задаче распознавания изображений. Показано, что это решение является оптимальным в байесовском смысле, если задача рассматривается в терминах статистической проверки однородности выборок признаков входного и эталонных изображений. Рассматривается проблема недостаточной вычислительной эффективности оптимального алгоритма при наличии многих альтернативных классов и большой размерности признакового пространства. Исследуется возможность её ...
Добавлено: 14 июля 2013 г.
Савченко А. В., В кн. : Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях-2013. Труды III Всероссийской конференции. : Н. Новгород : Институт прикладной физики РАН, 2013. С. 144-147.
В работе рассмотрены основные алгоритмы и их программная реализация на платформе Silverlight 4, которые могут применяться для переноса в режим дистанционного обучения систем обучения языку программ "Профессор Хиггинс" компании "ИстраСофт". ...
Добавлено: 21 сентября 2013 г.
Федоров А. Н., Nikolskaia K., Ivanov S. и др., Journal of Big Data 2019 Vol. 6 Article 73
Добавлено: 5 декабря 2020 г.
Савченко А. В., Дёмочкин К. В., Савченко Л. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2020 Vol. 29 No. 4 P. 297-304
Добавлено: 25 октября 2019 г.
Савченко А. В., Neural Networks 2013 Vol. 46 P. 227-241
The article is devoted to pattern recognition task with the database containing small number of samples per class. By mapping of local continuous feature vectors to a discrete range, this problem is reduced to statistical classification of a set of discrete finite patterns. It is demonstrated that Bayesian decision under the assumption that probability distributions ...
Добавлено: 16 июня 2013 г.
Марквирер В. Д., Ulitina S., , in : Development of Science = Развитие науки : материалы конкурса исследовательских работ на английском языке (2020–2021 г.). : ПГКУБ им. А. М. Горького, 2021. P. 66-72.
В работе представлен аналитический обзор существующих решений и технологий, применяемых в области компьютерного зрения систем контроля доступа, видеомониторинга и видеоаналитики. Данные технологии являются составными частями концепции умного города и широко используются в современных офисных зданиях и бизнес-центрах для распознавания лиц, разделения сотрудников и гостей (посетителей) отдельных помещений, оценки положения людей, выявления нетипичного поведения. В торговых ...
Добавлено: 20 сентября 2021 г.
Самоненко И. Ю., Интеллектуальные системы в производстве 2003 Т. 2 С. 167-170
Добавлено: 28 сентября 2018 г.
Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2013 Vol. 7963 P. 123-132
The parallel computing algorithms are explored to improve the efficiency of image recognition with large database. The novel parallel version of the directed enumeration method (DEM) is proposed. The experimental study results in face recognition problem with FERET and Essex datasets are presented. We compare the performance of our parallel DEM with the original DEM ...
Добавлено: 15 июня 2013 г.