Упорядочивание данных в системах видеонаблюдения на основе технологий глубокого обучения

Соколова Анастасия Дмитриевна; Савченко Андрей Владимирович

Глава

Упорядочивание данных в системах видеонаблюдения на основе технологий глубокого обучения

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 набором данных YouTubeFaces рассматриваются несколько способов объединения отдельных кадров для получения дескриптора видеодорожки. Показано, что наиболее высокую точность показывает сравнение нормализованных признаков, полученных с помощью усреднения векторов признаков всех кадров каждого трека.

Язык: русский

Полный текст (PDF, 220 Кб)

Текст на другом сайте

Ключевые слова: сверточные нейронные сети кластеризация верификация лиц видеоанализ

Публикация подготовлена по результатам проекта: Разработка и апробация эффективных методов классификации для больших баз мультимедийных данных(2017)

В книге

Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018)

Самара: Предприятие "Новая техника", 2018.

Сопоставление модели российского финансового сектора с моделями финансовых секторов других стран

Столбов М. И., Голощапова И. О., Солнцев О. Г. и др. Серия докладов об экономических исследованиях. Банк России, 2017. â 23.

Задачей данной работы является выработка подходов к определению долгосрочных целевых ориенти-ров развития финансового сектора России. Для еѐ решения на основе межстранового анализа авторы пытают-ся выявить различные модели финансового сектора, характеризующиеся спецификой взаимосвязей между по-казателями размера, структуры, эффективности, стабильности, инклюзивности и «качества» развития финан-сового сектора. При этом предполагается, что принадлежность финансового сектора страны к той или иной модели соответствует определѐнной стадии его развития. В качестве основного метода выявления моделей финансового развития использовалась кластеризация стран на основе EM-алгоритма с байесовским расшире-нием. Применение кластеризации позволяет полнее отразить специфику различных стадий развития - в отли-чие от используемой в других работах методики классификации стран на основе построения единой интеграль-ной компоненты финансового развития. Исследуется взаимосвязь выделенных моделей финансового сектора с уровнем экономического раз-вития, степенью диверсифицированности экономик. Находит подтверждение гипотеза, что высокая зависи-мость экономики страны от экспорта сырья способствует «замораживанию» еѐ финансового сектора. Анализи-руются взаимосвязи моделей финансового сектора с типами правовых доктрин, со степенью либерализации трансграничных потоков капитала, с уровнем вмешательства государства в деятельность финансовых институ-тов. В заключении даются рекомендации по набору приоритетных целевых долгосрочных показателей развития финансового сектора России с учетом возможностей еѐ перехода в кластер с более высоким уровнем развития. Эти рекомендации делаются на основе анализа взаимосвязей между различными показателями развития фи-нансового сектора в рамках кластеров.

Добавлено: 25 сентября 2017

Big Data Clustering in Cardeology Based on Modeling of Electrical Dynamics of the Heart in the form of Fermi-Pasta-Ulam Auto-Recurrence as a New Tool for the Study of Cardiac Activity

Shmid A., Новопашин М. А., Березин А. А. et al. Clinical Cardiology and Cardiovascular Interventions. 2018. No. 1-10004. P. 1-8.

Добавлено: 15 ноября 2018

Russian Nationalist Movement Restructuring in light of the Ukrainian Events which took place in 2013-14

Rotmistrov A. SSRN Working Paper Series. SSRN Working Paper Series. Social Science Research Network, 2015

The events in Ukraine in 2013-2014 attracted the Russian society’s attention and affected the Russian political agenda. One of the most affected sectors of the Russian domestic policy was Russian nationalist organizations. The issue of radical nationalism has become essential for European countries and for Russia in particular. But this object is rather difficult to be empirical studied. This paper provides such a study based on some methodical ideas. One of the ideas was to combine qualitative and quantitive sociological methods. As the result of applying such a quantitive method as Latent Class Analysis, it was argued that Russian nationalist movement undergone a profound crisis because of the Ukrainian events and was split alike Russian society was. Then, the article provides the arguments of those nationalist organizations which position contradicted the predominating Russian public opinion on the Ukrainian issue. These arguments were gained by means of interviews with the organizations representatives.

Добавлено: 15 октября 2015

Эффективность критерия наименьших квадратов в задаче построения согласованного разбиения

Миркин Б. Г., Шестаков А. В. В кн.: Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., г. Белгород, Россия). Том 2. Т. 2. Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2012. С. 60-66.

В данном докладе приводится постановка проблемы формирования согласованного разбиения и результаты двух серий экспериментов. Первая серия позволяет сравнить эффективности алгоритмов основанных на критерии наименьших квадратов с другими недавно разработанными методами консенсусной кластеризации. Вторая серия экспериментов позволяет оценить преимущества подхода консенсусной кластеризации над выбором лучшего разбиения, полученного по критерию метода k-средних.

Добавлено: 13 ноября 2012

Noise Resistant Morphological Algorithm of Moving Forklift Truck Detection on Noisy Image Data

Savchenko A., Chernousov V.O. International Journal of Conceptual Structures and Smart Applications (IJCSSA). 2014. Vol. 2. No. 2. P. 36-54.

Добавлено: 10 сентября 2015

Автоматизация построения словаря на материале массива несловарных словоформ

Ляшевская О. Н., Сичинава Д. В., Кобрицов Б. П. В кн.: Интернет-математика – 2007: сборник работ участников конкурса научных проектов по информационному поиску. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2007. С. 118-125.

Несловарные формы - единицы текста, отсутствующие в словаре программы морфологического анализа - представляют проблему как для морфологического парсинга текста, так и для создания словарей, основанных на текстовых корпусах. Оценка эффективности алгоритма построения кластеров несловарных слов проводилась на материале словника Национального корпуса русского языка и набора данных "База словоформ Яндекса".

Добавлено: 17 декабря 2012

Формальный метод пополнения словарей морфологического анализа с использованием несловарной лексики

Черненьков Д. М., Клышинский Э. С. Вестник компьютерных и информационных технологий. 2011. № 3. С. 22-28.

В статье разрабатывается математический аппарат описания словаря системы морфологического анализа и синтеза. На его основе предложен алгоритм кластеризации слов, отсутствующих в словаре. С целью пополнения словаря на основе полученных кластеров строятся гипотезы о парадигме изменения таких слов.

Добавлено: 12 апреля 2012

Материалы конференции «Кластеризация предприятий: состояние и перспективы» (26 мая 2009 г., РИЭПП, Москва)

М.: Языки славянской культуры, 2009.

Добавлено: 2 сентября 2015

Модель методологического управления в обучающей системе

Шаров А. Г. В кн.: Сборник тезисов. 1-я международная научно-практическая конференция по профильному обучению «Развитие системы профильного обучения в России и за рубежом. Создание единой образовательной среды профильного обучения на основе использования информационных технологий». М.: МЭСИ, 2005. С. 58-62.

Работа посвящена вопросу воздействия реактивной составляющей автоматизированной обучающей системы на методики обучения с целью достижения оптимального результата образовательной деятельности этой системы. Предлагается использовать модель вычисления показателя синонимической близости двух текстовых выражений, основанную на учете коэффициентов синонимии терминов предметной области, для адаптации учебных курсов. Отмечено, что данная модель принципиально не зависит от изучаемой предметной области и методов организации работы с обучающей системой, что предоставляет большие возможности при очном, компьютерном либо дистанционном обучении.

Добавлено: 21 сентября 2012

APPLICATION OF DATA ENVELOPMENT ANALYSIS IN MANAGEMENT RESEARCH (CASE OF RUSSIAN DOMESTIC ENERGY SECTOR)

Volkova I. Management. MAN. Высшая школа экономики, 2013

Идея о том, что разные фирмы можно разделить на относительно однородные группы была популярна в течение многих лет, и многие типологии были разработаны и испытаны с использованием различных классификационных инструментов. Стало очевидным, однако, что большинство инструментов кластеризации несколько ограничены, потому что они создают группы компаний на основе аналогичных характеристикам, не принимая во эффективность функционирования своей компании. Целью данного исследования было рассмотрение ограничения предыдущих исследований, создание типологию компаний на основе финансовой эффективности, используя DEA как инструмент кластеризации

Добавлено: 18 февраля 2014