?
Group-Level Emotion Recognition using Transfer Learning from Face Identification
P. 544-548.
В печати
Ключевые слова: распознавание эмоцийEmotiW 2017Transfer LearningFacial Expression AnalysisGroup-level Emotion RecognitionEmotion Recognition in the WildConvolutional Neural Networkсверточные нейронные сети
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Alexandr Rassadin, Alexey Gruzdev, Andrey Savchenko, / Cornell University Library. Series cs.CV "Computer Science > Computer Vision and Pattern Recognition". 2017. No. 1709.01688.
Добавлено: 17 октября 2017 г.
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 Science. Vol. 11179.: Berlin : Springer, 2018. Ch. 19. P. 191-198.
Добавлено: 12 декабря 2018 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.
Дёмочкин К. В., Савченко А. В., В кн. : Сборник трудов V Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2019). : [б.и.], 2019.
Исследуется задача определения интересов пользователей для рекомендательных систем на основе набора фотографий заказанных или просмотренных ранее товаров. Исследованы нейросетевые методы агрегации векторов признаков изображений, извлеченных с помощью глубоких нейронных сетей. Предложен новый двухэтапный алгоритм, в котором на первом этапе происходит дообучение сверточной нейронной сети, а на втором этапе при помощи последовательного применения методов агрегации neural ...
Добавлено: 4 декабря 2018 г.
Соколова А. Д., Савченко А. В., В кн. : Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018). : Самара : Предприятие "Новая техника", 2018. Гл. 128. 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 ...
Добавлено: 18 октября 2018 г.
Добавлено: 19 августа 2021 г.
Савченко А. В., , in : 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). : IEEE, 2022. P. 2358-2365.
Добавлено: 29 августа 2022 г.
Demochkin K. V., Савченко А. В., Journal of Physics: Conference Series 2019 Vol. 1368 No. 032016 P. 1-7
Добавлено: 29 ноября 2019 г.
Савченко А. В., Савченко Л. В., Makarov I., IEEE Transactions on Affective Computing 2022 Vol. 13 No. 4 P. 2132-2143
Добавлено: 14 июля 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.
Федоров А. Н., Nikolskaia K., Ivanov S. и др., Journal of Big Data 2019 Vol. 6 Article 73
Добавлено: 5 декабря 2020 г.
Савченко А. В., Дёмочкин К. В., Савченко Л. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2020 Vol. 29 No. 4 P. 297-304
Добавлено: 25 октября 2019 г.
Савченко А. В., Рассадин А. Г., , in : Advances in Neural Networks – ISNN 2019 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part II. : Cham : Springer, 2019. Ch. 41. P. 422-430.
Добавлено: 16 августа 2019 г.
Савченко Л. В., Информационные технологии 2019 Т. 25 № 5 С. 313-318
Рассматривается задача постановки произношения на основе применения методов глубокого обучения совместно с информационной теорией восприятия речи. Для повышения эффективности тестирования качества произношения предложено проводить дообучение сверточной нейронной сети с использованием наилучших эталонов пользователя. Экспериментально показано, что предложенный подход характеризуется высокой точность и скоростью распознавания для различных акустических моделей по сравнению с известными аналогами. ...
Добавлено: 29 мая 2019 г.
Карташева А., Философский журнал 2023
В статье обсуждаются два понятия из области философии эмоций: понятие «аффективных вычислений», выдвинутое Розалин Пикар, и понятие «аффективного взаимодействия», выдвинутое Фиби Сэнгерс. Эти понятия принадлежат двум различным теориям на стыке когнитивных наук и науки о человеко-компьютерном взаимодействии, но при этом представляют безусловный интерес для философского осмысления природы эмоций. В ходе изложения теории аффективного взаимодействия проводится ...
Добавлено: 29 ноября 2022 г.
Люсин Д. В., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2007 Т. 4 № 4 С. 140-148
Добавлено: 12 июня 2013 г.
Tsvetkovskaya I. I., Tekutieva N. V., Прокофьева Е. Н. и др., , in : 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). : IEEE, 2020. P. 1-5.
Добавлено: 23 июня 2020 г.
Савченко А. В., / Cornell University. Series Computer Science "arxiv.org". 2022.
Добавлено: 21 октября 2022 г.
Разоренова А. М., Yavich N., Malovichko M. и др., / Cold Spring Harbor Laboratory. Series 005140 "Biorxiv". 2020.
Добавлено: 10 ноября 2020 г.
Сысоева Т. А., Айрапетян Е. А., Психологические исследования: электронный научный журнал 2023 Т. 16 № 92 Статья 1
Изучались особенности распознавания эмоционального состояния другого человека представителями армянской и русской культур. В предварительном исследовании было обнаружено, что армяне, в отличие от русских, склонны в большей степени контролировать экспрессию гнева при взаимодействии с близкими людьми. Одна из идей, объясняющих влияние культуры на распознавание эмоций, предполагает, что правила выражения, которые заставляют подавлять экспрессию в определенных социальных ...
Добавлено: 29 января 2024 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.