?
Sequential Analysis with Specified Confidence Level and Adaptive Convolutional Neural Networks in Image Recognition
P. 1-8.
Ключевые слова: распознавание изображенийImage recognitionsequential analysisстатистический последовательный анализDeep Convolutional Neural Networksсверточная нейронная сетьadaptive neural networksадаптивные нейронные сети
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Piscataway : IEEE, 2020
Савченко А. В., Белова Н. С., Expert Systems with Applications 2022 Vol. 207 Article 117885
Добавлено: 29 июня 2022 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., Milov V., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 4th International Conference, AIST 2015, Yekaterinburg, Russia, April 9–11, 2015, Revised Selected Papers. Vol. 542: Series: Communications in Computer and Information Science.: Switzerland : Springer, 2015. Ch. 2. P. 14-23.
In this paper we explore an application of the pyramid HOG (Histograms of Oriented Gradients) features in image recognition problem with small samples. A sequential analysis is used to improve the performance of hierarchical methods. We propose to process the next, more detailed level of pyramid only if the decision at the current level is ...
Добавлено: 4 декабря 2015 г.
Доморацкий Е. П., Байбикова Т. Н., Вестник Московского финансово-юридического университета 2013 № 4 С. 194-207
В статье рассматривается употребление терминов и понятий в области обработки изображений, а также выделяются основные группы признаков, используемых при распознавании изображений объектов и их образов. ...
Добавлено: 5 февраля 2014 г.
Савченко А. В., , in : Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. Proceedings. Vol. 6743.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2011. P. 338-341.
Предложена новая модификация метода направленного перебора альтернатив для задачи распознавания полутоновых изображений на основе информационного рассогласования Кульбака-Лейблера. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц из большой базы данных. Показано, что предложенная модификация характеризуется повышенной скоростью распознавания (в 5-10 раз по сравнению с полным перебором). ...
Добавлено: 31 августа 2012 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., , 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.
Савченко А. В., , in : SCAKD'11 - Soft Computing applications and Knowledge Discovery. Workshop co-located with the 13th International Conference on Rough Sets,Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing (RSFDGrC-2011) and the 4th International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PReMI-2011), June 2011, Moscow, Russia. Vol. 758.: M. : Higher School of Economics Publishing House, 2011. P. 102-112.
Представлено решение задачи автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложено сопоставление цветовых гистограмм в информационной метрике Кульбака-Лейблера. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц из большой базы данных. Показано, что предложенный алгоритм распознавания изображений характеризуется повышенной точностью и надежностью. ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Замятина Елена Борисовна, Ханжина Н. Е., В кн. : Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах: материалы III Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием с элементами науч. шк. для молодежи (ВВГП–2016). : Пермь : Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2016. С. 70-81.
В работе описывается проблема автоматизации распознавания изображений пыльцевых зерен, полученных с помощью оптического микроскопа. Автоматизация распознавания пыльцы является актуальной в таких задачах, как анализ качества меда с целью выявления фальсификата, проверка качества воздуха для предупреждения аллергиков и астматиков, палеопалинология, судебная палинология. Описывается метод решения проблемы, основанный на машинном обучении и применении технологии CUDA. Описывается алгоритм ...
Добавлено: 12 марта 2017 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.
A. V. Savchenko, L. V. Savchenko, Information Sciences 2023 Vol. 648 Article 119540
Добавлено: 27 августа 2023 г.
Савченко А. В., , in : ACIT - Control, Diagnostics, and Automation (ACIT-CDA 2010). : Anaheim : ACTA Pre, 2010. P. 345-350.
Представлено решение задачи автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложено вычисление расстояний на основе информационной метрики Кульбака-Лейблера и сопоставления цветовых гистограмм. Предложено использование алгоритма совместно с методом направленного перебора как альтернатива полному перебору конкурирующих гипотез. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц. Показано, что предложенный алгоритм характеризуется повышенной точностью и надежностью ...
Добавлено: 31 августа 2012 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.
Цитович Ф. И., Цитович И. И., , in : 6th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, ICUMT 2014; St. Petersburg; Russian Federation; 6 October 2014 through 8 October 2014. : IEEE, 2015. P. 501-506.
We apply the suboptimal sequential nonparametric hypotheses testing approach for effectiveness of a statistical decision by sample space reducing. Numerical examples of the sample space reducing are given when an appropriate reducing makes it possible to construct robust sequential nonparametric hypotheses testing with a smaller mean duration time then one on the total sample space. ...
Добавлено: 10 сентября 2015 г.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., В кн. : Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». : [б.и.], 2017. С. 864-869.
Рассматривается задача построения интеллектуальных систем контекстной рекламы с автоматической настройкой на потенциальные предпочтения пользователя. Выполнен аналитический обзор современных публикаций, посвященных распознаванию пола и возраста по видеоизображению лица, в том числе на основе глубоких сверточных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ способов агрегации решений, полученных при распознавании каждого видеокадра. Приведены результаты экспериментального исследования их точности и быстродействия. ...
Добавлено: 24 октября 2017 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., , in : International Joint Conference on Rough Sets, Springer, Cham. : Springer, 2017. P. 264-277.
Добавлено: 26 октября 2018 г.
Anna Beketova, Макаров И. А., , in : Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part II. : Cham : Springer, 2021. Ch. 3. P. 28-42.
*Реализация соц. сети Instagram запрещена на территории России по основаниям осуществления экстремистской деятельности.
Instagram is one of the most popular photos sharing services. For more convenient content search people use hashtags (#nature, #love, etc.) in posts with photos. The author’s aim is to make hashtag prediction possible and convenient for users.
The paper provides a reader with ...
Добавлено: 1 сентября 2021 г.
Alisa Korinevskaya, Макаров И. А., , in : Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR'18). : NY : IEEE, 2019. P. 117-122.
Depth map super-resolution is a challenging computer vision problem. In this paper, we present two deep convolutional neural networks solving the problem of single depth map super-resolution. Both networks learn residual decomposition and trained with specific perceptual loss improving sharpness and perceptive quality of the upsampled depth map. Several experiments on various depth super-resolution benchmark ...
Добавлено: 29 июля 2019 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.
Ясницкий Л. Н., International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering 2020 Vol. 9 No. 2 P. 1814-1819
Добавлено: 28 ноября 2020 г.
Ханжина Н. Е., Замятина Е. Б., В кн. : Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине – 2014 : материалы Всероссийской школы-семинара. : Издательство «Саратовский источник», 2014. С. 137-140.
Описан метод автоматизированного распознавания зерен с использованием нейронных сетей Хэмминга ...
Добавлено: 20 февраля 2015 г.