?
Real-Time Image Recognition with the Parallel Directed Enumeration Method
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 and parallel implementations of the nearest neighbor rule and conventional Best Bin First (BBF) k-d tree. It is shown that the proposed method is characterized by increased computing efficiency (2-10 times in comparison with exhaustive search and the BBF) and lower error rate than the original DEM.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Ключевые слова: автоматическое распознавание изображенийметод направленного перебораImage recognitiondirected enumeration methodface recognitionprobabilistic neural network with homogeneity testingраспознавание лицвероятностная нейронная сеть с проверкой однородности
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2015 Vol. 9124 P. 236-245
Добавлено: 5 июля 2015 г.
Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2014 Vol. 8641 P. 261-266
Conventional image recognition methods usually include dividing the keypoint neighborhood (for local features) or the whole object (for global features) into a grid of blocks, computing the gradient magnitude and orientation at each image sample point and uniting the orientation histograms of all blocks into a single descriptor. The query image is recognized by matching ...
Добавлено: 27 августа 2014 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., 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., International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 2015 Vol. 25 No. 4 P. 915-925
The paper is focused on the problem of multi-class classification of composite (piecewise-regular) objects (e.g., speech signals, complex images, etc.). We propose a mathematical model of composite object representation as a sequence of independent segments. Each segment is represented as a random sample of independent identically distributed feature vectors. Based on this model and statistical ...
Добавлено: 10 сентября 2015 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.
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.
Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2017 Vol. 26 No. 2 P. 129-136
Добавлено: 30 июня 2017 г.
Самоненко И. Ю., Волченков М. П., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2005 Т. 9 С. 153-157
Добавлено: 28 сентября 2018 г.
Самоненко И. Ю., Интеллектуальные системы в производстве 2003 Т. 2 С. 167-170
Добавлено: 28 сентября 2018 г.
Савченко А. В., Компьютерная оптика 2017 Т. 41 № 3 С. 422-430
Исследована задача распознавания изображений в условиях малых выборок наблюдений на основе метода ближайшего соседа, в котором сопоставляются векторы признаков высокой размерности, выделенные с помощью глубокой свёрточной нейронной сети. Предложен новый алгоритм распознавания на основе метода максимального правдоподобия (совместной плотности вероятности) рассогласований между входным и всеми эталонными изображениями. Для оценки правдоподобия используется известное асимптотически нормальное распределение ...
Добавлено: 8 июля 2017 г.
Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2013 Vol. 22 No. 3 P. 184-192
The research subject is the computational complexity of the probabilistic neural network (PNN) in the pattern recognition problem for large model databases. We examined the following methods of increasing the efficiency of a neuralnetwork classifier: a parallel multithread realization, reducing the PNN to a criterion with testing of homogeneity of feature histograms of input and ...
Добавлено: 10 сентября 2013 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.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., PeerJ Computer Science 2021 Vol. 7:e391 P. 1-18
Добавлено: 25 февраля 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.
Cham : Springer, 2014
The CCIS series is devoted to the publication of proceedings of computer science conferences. Its aim is to efficiently disseminate original research results in informatics in printed and electronic form. While the focus is on publication of peer-reviewed full papers presenting mature work, inclusion of reviewed short papers reporting on work in progress is welcome, ...
Добавлено: 15 октября 2014 г.
Байбикова Т. Н., Качество. Инновации. Образование 2015 № 9 С. 25-28
Предложен метод нахождения отдельных геометрических характеристик объектов на изображениях, позволяющий без значительных вычислительных затрат определить наличие у объектов характерных особенностей и отнести их к определенному классу фигур. ...
Добавлено: 23 октября 2015 г.
Савченко А. В., Khokhlova Y. I., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2014 Vol. 23 No. 1 P. 34-42
Добавлено: 26 марта 2014 г.
Савченко А. В., Информационные технологии 2014 № 1 С. 53-57
Рассмотрена задача автоматического выделения голосовых команд из непрерывного речевого потока и их последующего распознавания. Для обнаружения в слогах границ гласных звуков используется основанный на идее вероятностной нейронной сети с проверкой однородности алгоритм фонемной сегментации речи. Предложено считать речевой сигнал частью голосовой команды, если доля длительности выделенного в нем однородного сегмента по отношению к длительности всего ...
Добавлено: 20 января 2014 г.
Савченко А. В., Pattern Recognition 2012 Vol. 45 No. 8 P. 2952-2961
Рассмотрена задача распознавания изображений в режиме реального времени с базой данных, содержащей сотни классов. В качестве альтернативы полному перебору предложен метод направленного перебора. Предложенный метод имеет следующие преимущества. Во-первых, он может применяться в сочетании с мерами близости, не удовлетворяющими метрическим свойствам (например, расстояние хи-квадрат, информационное рассогласование Кульбака-Лейблера). Во-вторых, метод направленного перебора позволяет повысить скорость распознавания ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.