• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Распознавание и идентификация лиц на документах
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
19 мая 2026 г.
Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря
В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Распознавание и идентификация лиц на документах

Гл. 9. С. 63–69.
Внуков А. А., Райтер М. И.

Рассмотрена возможность идентификации лица по основным характерным призна- кам. Цель работы – реализация полученных знаний о существующих алгоритмах для создания программного обеспечения, распознающего и идентифицирующего лицо на полученном изображении. В ходе работы были рассмотрены существующие ал- горитмы распознавания и идентификации лица, отобраны и реализованы наиболее подходящие из них, а так же получены сведения об их быстродействии и точности. Результат работы может быть дополнен и модифицирован в будущем

Язык: русский
DOI
Ключевые слова: распознавание лицинтегральное представлениеface detectionmethod of viola-Jones integral representationthe method LBPHметод Виолы-Джонсаметод LBPH

В книге

Математическое моделирование в прогнозируемых системах
Математическое моделирование в прогнозируемых системах
Вып. 15. , М.: Горная книга, 2017.
Похожие публикации
Harmonic Analysis and Convexity
De Gruyter, 2023.
Добавлено: 31 октября 2025 г.
Применение алгоритмов визуальной одометрии для решения задач поиска людей при помощи SWARM группы мультироторов.
Яцкин Д. В., Калинов И. А., В кн.: Перспективные системы и задачи управления: материалы Двенадцатой Всероссийской научно-практической конференции и Восьмой молодежной школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах».: Ростов н/Д: Издательство Южного федерального университета, 2017. С. 531–536.
В работе приведены и описаны модели методы и алгоритмы патрулирования пространства на примере задачи обнаружении человеческого лица на заранее известной территории роевой группой мультироторов. Работа описанных алгоритмов была подтверждена многочисленными экспериментами, на их основании были сделаны выводы об эффективности и границах применимости тех или иных подходов. ...
Добавлено: 7 марта 2025 г.
Device-Specific Facial Descriptors: Winning a Lottery with a SuperNet
Савченко А. В., Maslov D., Макаров И. А., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4439–4442.
Добавлено: 15 февраля 2025 г.
"Calculating Faces": Can Face Perception Paradigms Enrich Dyscalculia Research?
Baulina M., Косоногов В. В., Frontiers in Psychology 2024 Vol. 14 Article 1218124
Дискалькулия является подтипом нарушений развития, который характеризуются низкими математическими навыками, несмотря на средний уровень интеллекта и средние или удовлетворительные результаты в других академических областях. Полностью не понятно, как такие дефициты возникают в процессе развития мозга. При рассмотрении механизмов дискалькулии выделяются две области-специфические системы. Приблизительная числовая система (ANS) связана с приблизительной оценкой больших множеств, а система ...
Добавлено: 13 ноября 2023 г.
Распознавание выражений лиц на основе адаптации классификатора видеоданных пользователя
Чураев Е. Н., Савченко А. В., Компьютерная оптика 2023 Т. 47 № 5 С. 806–815
В настоящей работе предложен метод распознавания выражений лиц по видео, позво- ляющий значительно увеличить точность при помощи адаптации модели к эмоциям кон- кретного пользователя, например, владельца мобильного устройства. На первом этапе нейросетевая модель, предварительно обученная распознавать на статиче- ских фото, применяется для извлечения признаков лиц . Далее они агрегируются в единый для короткого фрагмента видео, ...
Добавлено: 18 мая 2023 г.
Overview of Face Recognition Algorithms for Person Identification
Александров Д. В., Программная инженерия 2022 Vol. 13 No. 7 P. 331–343
Тенденции в областях компьютерного зрения и распознавания образов, а также возможности современных компьютеров способствовали значительному объему прикладных исследований в сфере создания систем распознавания лиц. В статье представлено исследование наиболее значимых методов распознавания лиц. В первых двух разделах статьи представлены методы распознавания и идентификации лиц. Анализ этих методов охватывает наиболее важные особенности сферы распознавания образов. Рассмотрено ...
Добавлено: 31 октября 2022 г.
Поиск редких данных в задаче распознавания лиц на изображениях
Соколова А. Д., Савченко А. В., Николенко С. И., Компьютерная оптика 2022 Т. 46 № 5 С. 801–807
Одной из основных проблем современных нейросетевых дескрипторов в задаче идентификации лиц является малое число обучающих примеров определенного типа: изображения плохого качества, разный масштаб или освещение, лица детей, пожилых людей, редкие расы. В результате точность распознавания оказывается низкой для входных изображений, не похожих на большинство изображений в наборе данных, используемом для настройки метода извлечения признаков. В ...
Добавлено: 29 сентября 2022 г.
Video Stream Object Recognition Module for Intelligence Buildings
Марквирер В. Д., Ulitina S., , in: Development of Science = Развитие науки : материалы конкурса исследовательских работ на английском языке (2020–2021 г.).: ПГКУБ им. А. М. Горького, 2021. P. 66–72.
В работе представлен аналитический обзор существующих решений и технологий, применяемых в области компьютерного зрения систем контроля доступа, видеомониторинга и видеоаналитики. Данные технологии являются составными частями концепции умного города и широко используются в современных офисных зданиях и бизнес-центрах для распознавания лиц, разделения сотрудников и гостей (посетителей) отдельных помещений, оценки положения людей, выявления нетипичного поведения. В торговых ...
Добавлено: 20 сентября 2021 г.
Efficient video face recognition based on frame selection and quality assessment
Харчевникова А. С., Савченко А. В., PeerJ Computer Science 2021 Vol. 7:e391 P. 1–18
Добавлено: 25 февраля 2021 г.
Видеонаблюдение с возможностью идентификации лиц: балансируя между безопасностью и правами человека (обзор межвузовских молодежных онлайн-дебатов)
Салихов Д. Р., Симонова С. В., Муниципальное имущество: экономика, право, управление 2020 № 3 С. 23–27
С развитием технологий и городской инфраструктуры возникает необходимость цифровизации традиционных задач обеспечения безопасности, правопорядка, поиска лиц, находящихся в розыске, контроля за перемещением граждан, в отношении которых в установленном порядке введены определенные ограничения, и пр. Технологически на подоб- ные запросы есть цифровые решения и (или) принципиальная возможность их внедрения. Однако вопрос правовых условий и предпосылок для ...
Добавлено: 23 февраля 2021 г.
Вычислительно эффективные алгоритмы классификации изображений на основе последовательного анализа
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.
Human face detection in excessive dark image by using contrast stretching, histogram equalization and adaptive equalization
Ахмед М. М., International Journal of Engineering and Technology 2018 Vol. 7 No. 4 P. 3990–3994
Добавлено: 29 октября 2019 г.
Computation-Efficient Face Recognition Algorithm Using a Sequential Analysis of High Dimensional Neural-Net Features
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.
Efficient facial representations for age, gender and identity recognition in organizing photo albums using multi-output ConvNet
Савченко А. В., PeerJ Computer Science 2019 Vol. 5:e197 P. 1–26
Добавлено: 12 июня 2019 г.
Emotion Recognition of a Group of People in Video Analytics Using Deep Off-the-Shelf Image Embeddings
Tarasov Alexander V., Савченко А. В., , in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 11179.: Berlin: Springer, 2018. Ch. 19 P. 191–198.
Добавлено: 12 декабря 2018 г.
Efficient Statistical Face Recognition Using Trigonometric Series and CNN Features
Савченко А. В., , in: Proceedings of the 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR).: IEEE, 2018. P. 3262–3267.
Добавлено: 2 декабря 2018 г.
Автоматическое распознавание лиц. Обзор методов
Самоненко И. Ю., Интеллектуальные системы в производстве 2003 Т. 2 С. 167–170
Добавлено: 28 сентября 2018 г.
Об автоматическом распознавании лиц
Самоненко И. Ю., Волченков М. П., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2005 Т. 9 С. 153–157
Добавлено: 28 сентября 2018 г.
Granular Computing and Sequential Analysis of Deep Embeddings in Fast Still-to-Video Face Recognition
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.
Brain Responses to Dynamic Facial Expressions: A Normative Meta-Analysis
Зинченко О. О., Япл З. А., Арсалиду М., Frontiers in Human Neuroscience 2018 Vol. 12 P. 1–9
Добавлено: 15 июня 2018 г.
Unconstrained face identification using maximum likelihood of distances between deep off-the-shelf features
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.
Кластеризация видеопоследовательностей в системах видеонаблюдения на основе сверточных нейронных сетей
Соколова А. Д., Савченко А. В., В кн.: Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017».: [б.и.], 2017. С. 870–875.
Рассматривается задача структурирования информации в программных системах видеонаблюдения с помощью группирования видеоданных, в которых присутствуют идентичные лица. Сделан акцент на эффективную кластеризацию видеопоследовательностей с использованием сверточных нейронных сетей для извлечения характерных признаков. Разработан новый алгоритм кластеризации фрагментов видео на основе технологий глубокого обучения и статистического подхода. Приведены предварительные результаты экспериментального исследования точности и быстродействия предложенного ...
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Метод максимально правдоподобных рассогласований в задаче распознавания изображений на основе глубоких нейронных сетей
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.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору