?
Метод анализа предпочтений пользователя по фото- и видеоизображениям на мобильном устройстве на основе нейросетевых детекторов объектов на изображениях
Информационные технологии. 2019. Т. 25. № 9. С. 538–544.
И. С. Гречихин, А. В. Савченко
Предложен метод извлечения предпочтений пользователей в результате анализа галереи их мобильных
устройств. На первом этапе выделяются публичные фото- и видеоизображения, не содержащие лиц из предварительно выделенных кластеров. На втором этапе такие изображения обрабатываются на сервере с помощью высокоточных детекторов объектов. Объекты на остальных (персональных) фото- и видеоизбражениях детектируются непосредственно на устройстве. Представлены экспериментальные результаты сравнительного анализа нескольких предварительно обученных нейросетевых детекторов.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
русский
Ключевые слова: обработка изображенийдетектирование объектовмобильные системыанализ предпочтений пользователякластеризация лиц
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Grigoriy Simakov, Степанянц В. Г., Martyusheva A., , in: 2025 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon).: Sochi: IEEE, 2025. P. 794–798.
Добавлено: 10 мая 2025 г.
Мельман А. С., Сенюкова О. Е., Евсютин О. О., В кн.: Инжиниринг и телекоммуникации - EN&T 2024: сборник тезисов XI международной конференции.: МФТИ, 2024. С. 147–149.
Применение цифровых водяных знаков (ЦВЗ) является перспективным средством защиты авторских прав на цифровой контент. В этом исследовании предлагается новый алгоритм невидимого встраивания ЦВЗ в гибридную пространственно-частотную область изображений с применением метаэвристической оптимизации, который отличается устойчивостью к различным атакам обработки изображений, включая JPEG-сжатие. ...
Добавлено: 21 апреля 2025 г.
Повсеместное использование цифрового контента повышает актуальность защиты прав авторов и обладателей такого контента, в частности, цифровых изображений. Технология цифровых водяных знаков (ЦВЗ) позволяет эффективно решать многие задачи, связанные с доказательством авторства на изображения, подтверждением их подлинности и отслеживанием незаконного копирования. Эффективный алгоритм встраивания ЦВЗ требует достижения высоких показателей незаметности и робастности, что является сложной задачей, ...
Добавлено: 8 марта 2025 г.
Мельман А. С., Евсютин О. О., Сенюкова О. Е., В кн.: Инжиниринг и телекоммуникации - EN&T - 2023: сборник тезисов X международной конференции.: МФТИ, 2023. С. 295–301.
С распространением цифрового контента в современном ми-ре проблема защиты авторских прав становится всё более актуальной. Эффективным решением данной проблемы является применение техноло-гии цифровых водяных знаков (ЦВЗ), однако достижение высоких показа-телей незаметности и робастности встраивания является сложной задачей. В этом исследовании предложен новый алгоритм множественного встраи-вания ЦВЗ в гибридный домен цифровых изображений, основанный на применении метаэвристической ...
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
Eremeev A., Klokov A., Zilberman A. и др., Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2024.
In the imaging category, the book unveils a pioneering technique based on radio tomosynthesis. Initially proven effective in detecting breast anomalies, this imaging method is now under evaluation for its potential in identifying brain anomalies. For non-imaging diagnostics, it delves into Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), a technique known for its speed and reliability. The book ...
Добавлено: 22 апреля 2024 г.
Бхимани К. Р., Ghildiyal S., Mani G. и др., IEEE Access 2020 Article 1
В современных развивающихся технологиях отрасли играют важную роль в улучшении жизни и общества. Но в промышленности многие функции выполняются в опасных условиях, поэтому возникает потребность в свободном взаимодействии человека, которую может выполнить робототехника. Сегодня в химической, нефтегазовой, нефтехимической и многих других отраслях обрабатывающей промышленности безопасность человека должна быть превыше всего, и это могут сделать роботы. ...
Добавлено: 14 октября 2022 г.
Одной из основных проблем современных нейросетевых дескрипторов в задаче идентификации лиц является малое число обучающих примеров определенного типа: изображения плохого качества, разный масштаб или освещение, лица детей, пожилых людей, редкие расы. В результате точность распознавания оказывается низкой для входных изображений, не похожих на большинство изображений в наборе данных, используемом для настройки метода извлечения признаков. В ...
Добавлено: 29 сентября 2022 г.
Добавлено: 19 августа 2021 г.
Коржавина Е. Р., Наука и образование: новое время 2019 № 4 С. 73–78
Рассматриваются вопросы особенностей преподавания IT-технологий в Московском колледже геодезии и картографии будущим специалистам в области топографической съемки, аэрофотосъемки, дешифрирования космических снимков, картографирования территорий, навигации и геоинформационных систем, создания печатной продукции (карт, атласов, энциклопедий, путеводителей), разработки земельных планов. ...
Добавлено: 7 апреля 2021 г.
Савченко А. В., Гречихин И. С., Информационные технологии 2020 Т. 26 № 10 С. 586–593
Предложен метод детектирования категорий нескольких различных видов объектов на фотографиях в мобильных устройствах. Вначале с использованием известных нейросетевых детекторов выделяются искомые объекты. Их характерные признаки извлекаются с помощью многозадачной нейросетевой модели с несколькими выходными слоями — по одному на каждый вид объекта. Представлены экспериментальные результаты для распознавания пород собак и кошек и группировки фотографий одного ...
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Proceedings of IEEE International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2020).: IEEE, 2020. Ch. 110 P. 610–614.
Добавлено: 3 октября 2020 г.
Kuznetsov A., Савченко А. В., , in: Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics (ICCVG 2020)Vol. 12334.: Cham: Springer, 2020. Ch. 8 P. 87–97.
Добавлено: 1 октября 2020 г.
Kopeykina L., Савченко А. В., , in: Proceedings of the VI International conference Information Technology and Nanotechnology. Session Image Processing and Earth Remote Sensing (ITNT-IPERS)Vol. 2665: Information Technology and Nanotechnology. Image Processing and Earth Remote Sensing 2020.: Samara: CEUR Workshop Proceedings, 2020. Ch. 39 P. 171–176.
Добавлено: 1 октября 2020 г.