?
Crowd scenes analysis using multiple sliding windows classifiers and Histogram of Oriented Gradient
P. 31–38.
Шалилех С., Shahdi S. O.
Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.
Добавлено: 19 декабря 2025 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
[б.и.], 2026.
Добавлено: 24 ноября 2025 г.
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.
- Р. М., International Journal of Information Technology (Singapore) 2024 Article 1
Добавлено: 1 октября 2025 г.
Сластников С. А., Petr Rybakov, Matvei Antonov и др., , in: 24th International Conference, NEW2AN 2024, and 17th Conference, ruSMART 2024, Marrakesh, Morocco, December 11–12, 2024, Proceedings, Part I. Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. (LNCS, volume 15554)* 1.: Cham: Springer, 2025. P. 11–18.
Добавлено: 11 июня 2025 г.
Springer, 2025.
Добавлено: 1 июня 2025 г.
Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197
Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Сергеев А. В., Минченков В. О., Soldatov A. и др., ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING 2025 No. 1 P. 3344–3355
Различные технологии, включая модели компьютерного зрения, применяются для автоматизированного контроля процессов ручной сборки на производстве. Эти модели позволяют обнаруживать и классифицировать события, такие как наличие компонентов в области сборки или их соединение. Основной проблемой алгоритмов детекции и классификации является их чувствительность к изменениям условий окружающей среды и непредсказуемое поведение при обработке объектов, отсутствующих в обучающей ...
Добавлено: 2 апреля 2025 г.
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Generation of Artificial Images of Cross Sections of WC/Co Composite Alloys Using Diffusion Networks
Каграманян Д. Г., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 3 P. 1315–1321
Добавлено: 13 января 2025 г.
Springer, 2024.
Добавлено: 9 декабря 2024 г.
Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2024 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), 20-24 May 2024.: IEEE, 2024. P. 865–869.
Добавлено: 26 ноября 2024 г.
Springer, 2024.
Добавлено: 26 ноября 2024 г.
Сергеев А. В., Минченков В. О., Солдатов А. В. и др., / Cornell University. Серия Computer Science "arxiv.org". 2024. № 2411.10150.
Различные технологии, включая модели компьютерного зрения, применяются для автоматизированного контроля процессов ручной сборки на производстве. Эти модели позволяют обнаруживать и классифицировать события, такие как наличие компонентов в области сборки или их соединение. Основной проблемой алгоритмов детекции и классификации является их чувствительность к изменениям условий окружающей среды и непредсказуемое поведение при обработке объектов, отсутствующих в обучающей ...
Добавлено: 23 ноября 2024 г.
Cham: Springer, 2024.
Добавлено: 22 ноября 2024 г.
Прутьянов В. В., Тернов М. А., Костров Д. С., , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024.
Добавлено: 12 сентября 2024 г.
Машинные методы анализа изображений набирают всё большую популярность в самых различных сферах жизни. Однако остается открытым вопрос, насколько эффективна работа таких алгоритмов на данных низкого качества, например, таких, какие могут использоваться в сфере телемедицины. В работе проведен сравнительный анализ различных подходов к детекции объектов на фотографиях МРТ-снимков головного мозга, сделанных с экрана компьютера. Для распознавания ...
Добавлено: 9 августа 2024 г.
IEEE, 2024.
Добавлено: 10 июля 2024 г.
Meshcheryakov R., Kataev M., Пантюхин Д. В., , in: Integral Robot Technologies and Speech Behavior.: Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 4 P. 130–154.
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
Харламов А. А., Пантюхин Д. В., Borisov V. и др., Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.
Добавлено: 1 декабря 2023 г.
Cham: Springer, 2023.
Добавлено: 29 ноября 2023 г.
Berezovskiy V., Морозов Н. В., , in: The 2nd Workshop and Challenges for Out-of-Distribution Generalization in Computer Vision. ICCV 2023.: [б.и.], 2023.
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
The 2nd Workshop and Challenges for Out-of-Distribution Generalization in Computer Vision. ICCV 2023
[б.и.], 2023.
Добавлено: 20 ноября 2023 г.