?
Organizing Multimedia Data in Video Surveillance Systems Based on Face Verification with Convolutional Neural Networks
P. 223-230.
Ключевые слова: кластеризацияclusteringвидеоанализvideo surveillanceDeep Convolutional Neural Networksсверточные нейронные сетиface verificationверификация лиц
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Vol. 10716. , Cham : Springer, 2018
Sokolova Anastasiia, Kharchevnikova Angelina, Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2018 Vol. 10716 P. 223-230
Добавлено: 24 октября 2017 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.
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.
Савченко А. В., Sokolova Anastasiia D., , in : Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Vol. 247.: Springer, 2018. P. 113-120.
Добавлено: 2 сентября 2018 г.
Мерцалова Т. А., Дворецкая И. В., М. : Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2020
В работе обсуждаются первые результаты обобщения сведений, полученных в ходе апробации мониторинга цифровой трансформации общеобразовательных организаций, который разрабатывает и реализует Институт образования НИУ ВШЭ по заказу ФГАУ «Фонд новых форм развития образования» в интересах Министерства просвещения Российской Федерации. Представлен аналитический инструмент, опирающийся на метод кластеризации, позволивший выделить специфику процессов цифровой трансформации для разных групп школ ...
Добавлено: 31 августа 2020 г.
Архипова М. Ю., Червякова А. А., Друкеровский вестник 2022 № 2 С. 86-109
Масштабы инновационной деятельности малых промышленных предприятий значительно варьируются по регионам России, что делает актуальным поиск отличительных особенностей предпринимательской деятельности в инновационной сфере в отдельных субъектах РФ для разработки адресных мер поддержки малых инновационных предприятий и создания новых рабочих мест в цифровой экономике. В статье предложена многомерная кластеризация субъектов РФ по показателям, характеризующим масштабы и условия ...
Добавлено: 24 октября 2022 г.
Рынок телекоммуникационных услуг – один из важнейших и перспективных секторов экономики России, эволюция, которого оказывает существенное влияние на стратегию развития всех отраслей. В последнее время наметилась тенденция перехода операторов из провайдеров услуг связи в поставщиков комплексных ИКТ-услуг. На ближайшие пять лет прогнозируется положительная динамика роста рынка. Тем не менее, проблема сохранения, а по возможности, и ...
Добавлено: 31 января 2019 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.
Курмуков А. И., Додонова Ю. А., Жуков Л. Е., В кн. : Сборник статей конференции "Информационные технологии и системы" (ИТиС'16). : М. : ИППИ РАН, 2016. С. 501-507.
Мы решаем задачу различения пациентов с рас- стройствами аутистического спектра и людей без патологии на основе графов структурных связей головного мозга (коннектомов). Для этого мы пред- лагаем использовать возможные различия в разби- ениях графов на подграфы, характерные для кон- нектомов групп нормы и патологии. Мы исполь- зуем четыре метода кластеризации, чтобы полу- чить разбиения коннектомов ...
Добавлено: 9 декабря 2016 г.
Alijon F. Fatullaev, Edward R. Rzaev, Aleksandr Yu. Romanov, , in : 2022 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). : IEEE, 2022. P. 419-423.
Добавлено: 2 октября 2022 г.
Поляков Е. В., Поляков С. В., В кн. : Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского. : М. : МИЭМ НИУ ВШЭ, 2019. С. 77-78.
В данной работе проводится исследование и разработка метода кластеризации пользователей социальных сетей
на группы, на основе описания к кинофильмам. ...
Добавлено: 26 мая 2019 г.
Бекларян А. Л., Вестник ЦЭМИ 2023 Т. 6 № 1 Статья 5
В статье представлена новая программная платформа для моделирования транспортных потоков с участием беспилотных автомобилей, использующая ряд передовых технологических решений, в частности, инструменты суперкомпьютерного агентного моделирования FLAME GPU, интеллектуальные программные модули на основе нечёткой и иерархической кластеризации, генетические оптимизационные алгоритмы, подсистему визуализации состояния агентов-транспортных средств (ТС) на основе OpenGL и др. В результате, обеспечивается возможность моделирования ...
Добавлено: 4 июня 2023 г.
Савченко А. В., , in : Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020). : Piscataway : IEEE, 2020. P. 1-8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Ахмед М. М., Delhibabu R., , in : Intelligent Information and Database Systems: 13th Asian Conference, ACIIDS 2021, Phuket, Thailand, April 7–10, 2021, Proceedings. : Springer, 2021. P. 782-795.
Добавлено: 14 января 2021 г.
Ротмистров А. Н., / Social Science Research Network. Series SSRN Working Paper Series "SSRN Working Paper Series". 2015.
The events in Ukraine in 2013-2014 attracted the Russian society’s attention and affected the Russian political agenda. One of the most affected sectors of the Russian domestic policy was Russian nationalist organizations. The issue of radical nationalism has become essential for European countries and for Russia in particular. But this object is rather difficult to ...
Добавлено: 15 октября 2015 г.
Miasnikov E., Савченко А. В., , in : Proceedings of International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR 2020). Vol. 12131.: Cham : Springer, 2020. Ch. 9. P. 83-94.
Добавлено: 1 октября 2020 г.
Зимина Е. Ю., Статистика и Экономика 2018 Т. 15 № 2 С. 30-37
В статье рассматривается применение статистического метода, а именно кластерного анализа на примере исследования кардиологических данных. Использованы методы классификации Data Mining для обработки кардиологических данных, анализа состояния пациента. Целью данного исследования было поставлено проверка гипотезы о возможности диагностики состояния здоровья сердца пациента, а также выявления у него
патологий, при помощи анализа серий ЭКГ и выделения схожих кластеров ...
Добавлено: 29 мая 2018 г.
Волкова И. О., / Высшая школа экономики. Series MAN "Management". 2013.
Идея о том, что разные фирмы можно разделить на относительно однородные группы была популярна в течение многих лет, и многие типологии были разработаны и испытаны с использованием различных классификационных инструментов. Стало очевидным, однако, что большинство инструментов кластеризации несколько ограничены, потому что они создают группы компаний на основе аналогичных характеристикам, не принимая во эффективность функционирования своей ...
Добавлено: 18 февраля 2014 г.
Miasnikof P., Shestopaloff A., Pitsoulis L. и др., Journal of Complex Networks 2022 Vol. 10 No. 1 Article cnac003
Добавлено: 21 ноября 2022 г.
Бартунов С. О., Ветров Д. П., , in : JMLR Workshop and Conference Proceedings. Issue 32: Proceedings of The 31st International Conference on Machine Learning.: Beijing : Microtome Publishing, 2014. P. 1404-1412.
Добавлено: 4 марта 2015 г.
Савченко А. В., Miasnikov E., , in : Advances in Intelligent Data Analysis XVIII (IDA 2020). Vol. 12080.: Cham : Springer, 2020. Ch. 33. P. 418-430.
Добавлено: 17 мая 2020 г.
Alexandrov T., Chernyavsky I., Becker M. и др., Analytical Chemistry 2013 Vol. 85 No. 23 P. 11189-11195
Добавлено: 18 ноября 2013 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.