Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018)

Самара : Предприятие "Новая техника", 2018.

Конференции ИТНТ-2018 проводится с целью предоставления возможности научных дискуссий и обсуждения результатов фундаментальных и прикладных исследований в области информационных технологий и нанотехнологий, привлечения молодежи в сферу передовых научных исследований, обмена опытом научнообразовательной деятельности при подготовке ИТНТ-специалистов. Тематика Конференции ИТНТ-2018 охватывает широкий круг областей применения информационных технологий в науке и высокотехнологичных отраслях промышленности. Основными направлениями работы Конференции ИТНТ-2018 являются: • Компьютерная оптика и нанофотоника о дифракционная оптика; о планарные оптические структуры; о оптические системы формирования изображений; о гиперспектральные изображающие системы; о нанофотоника; о волоконная оптика; • Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли о обработка и анализ данных дистанционного зондирования Земли; о цифровая обработка изображений; о анализ движения; о реконструкция сцены о обработка и анализ данных дистанционного зондирования Земли; о защита мультимедиа и встраивание информации; о геоинформатика; • Математическое моделирование физико-технических процессов и систем о математическое моделирование информационных процессов; о математическое моделирование физических процессов и явлений; о математическое моделирование технических систем • Наука о данных о анализ данных; о машинное обучение; о безопасность, криптография; о высокопроизводительные вычисления. Одним из приоритетных направлений работы Конференции ИТНТ-2018 является образовательный аспект, заключающийся в предоставлении студентам и молодым ученым возможности ознакомиться с новейшими научными достижениями по тематике Конференции, а также с уникальным научным оборудованием и лабораторной базой Самарского университета, используемой для реализации современных научных проектов. В рамках Конференции проводится Молодежная школа, где молодые ученые и студенты получат возможность повысить свой профессиональный уровень и опубликовать свои научные результаты, в том числе в изданиях CEUR Workshop Proceedings (индексируется в Scopus) и Journal of Physics: Conference Series (индексируется в Web of Science).

Главы книги

Сверточные нейронные сети в задаче распознавания пола и возраста по видеоизображению

Харчевникова А. С., 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. 124 С. 916–924.

Исследуется задача определения пола и возраста по видеоизображению лица с использованием глубоких сверточных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ существующих методов агрегации решений, полученных для отдельных кадров. В целях повышения точности идентификации пола и возраста разработана информационная система, в которой реализованы несколько алгоритмов построения коллективов решающих правил. Проведено экспериментальное исследование для баз видеоданных IJB-A, Indian Movies ...

Добавлено: 18 октября 2018 г.

Упорядочивание данных в системах видеонаблюдения на основе технологий глубокого обучения

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.

Жадные алгоритмы отбора признаков для решения задачи многоклассовой классификации

Гончарова Е. Ф., Гайдель А. В., В кн.: Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018).: Самара: Предприятие "Новая техника", 2018. С. 620–630.

Для улучшения результатов классификации изображений, полученных при ДЗЗ, на несколько классов, мы предлагаем применение двух жадных алгоритмов отбора признаков. Первый является алгоритмом жадного добавления признаков и основан на максимизации критерия дискриминантного анализа, второй - алгоритм жадного удаления признаков, который строится на основании линейной регрессионной модели. Г лавным преимуществом данных алгоритмов является то, что они вычисляют ...

Добавлено: 9 ноября 2018 г.

Ключевые слова: компьютерная оптика, 28.23.15 Распознавание образов. Обработка изображений, науки о данных, image analysis, Математическое моделирование процессов различной физической природы в технических системах, mathematical modeling of complex systems, data science, Computer Optics