?
Глубокая нейронная сеть с графовым вниманием для выявления поддельных изображений лица
Труды молодых ученых Алтайского государственного университета. 2023. № 20. С. 190–193.
Пикуль А. С., Лепендин А. А.
Представлен новый подход для выявления атак презентации на системы распознавания по лицу. Он основан на использовании механизма графового внимания, применяемого к промежуточным картам характеристик изображений лица, вычисленным сверточной сетью ResNet18. Показано, что предложенный подход позволил добиться высокого качества распознавания поддельных изображений при лицевой биометрической верификации, сравнимого с имеющимися в настоящее время альтернативными решениями.
Ефимов К. Д., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 № 72 С. 105–114
В работе предлагается метод автоматического выявления картель ного поведения в электронных аукционах государственных закупок на основе анализа пол ной траектории ставок. Эмпирическая база включает 508 историй торгов за 2016–2020 гг. с электронной площадки РТС-тендер; положительный класс размечен по материалам дел ФАС России, контрольная группа сформирована из сопоставимых аукционов без зафикси рованных нарушений. Каждая сессия представлена ...
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Sergey N. Koltcov, Budkovaia M., Сурков А. Ю. и др., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2026 P. 1–10
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Физулин А. В., Степанянц В. Г., Американов А. А. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 6 Article 264
Добавлено: 12 ноября 2026 г.
Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Cham: Springer, 2027.
Добавлено: 9 ноября 2026 г.
Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Казакова А. В., Korchagin D., Tiunova A. и др., Inorganica Chimica Acta 2026 Vol. 605 Article 123503
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6-1 С. 7–20
В статье исследуется длина адаптивной различающей последовательности для семейства инициальных полностью определенных наблюдаемых, возможно, недетерминированных автоматов. Приводится верхняя оценка длины такой последовательности и показывается ее достижимость. Обсуждается, каким образом полученные результаты можно применить при построении адаптивных диагностических тестов на основе конечно-автоматной модели. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-1 С. 7–24
В статье усовершенствуется предложенная в предыдущей статье авторов модель кластеризованной распределённой сети с опросом, соответствующая сервис-ориентированной архитектуре. Целью опроса является нахождение ближайшего узла, готового оказать требуемую услугу (сервис) как можно раньше. Предлагаемые алгоритмы обеспечивают достижимость узлов, отсутствие дублирования сообщений, и обмен сообщениями с найденным узлом по кратчайшему пути. Кластеризованность сети означает, что в графе сети ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223
В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Пикуль А. С., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. Материалы Пятьдесят третьей (LIII) научной и учебно-методической конференции Том 1.: СПб.: Университет ИТМО, 2024. С. 338–342.
Предложен новый подход для улучшения распознавания атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания. Проверена центральная гипотеза, которая заключалась в том, что с помощью механизма внимания возможно улучшить результаты работы исходной сверточной нейронной сети. В ходе экспериментов гипотеза была подтверждена. Наибольший прирост по качеству был достигнут на наборе данных ...
Добавлено: 13 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.