?
Scene Recognition in User Preference Prediction Based on Classification of Deep Embeddings and Object Detection
Ch. 41. P. 422-430.
Савченко А. В., Рассадин А. Г.
Ключевые слова: object detectionобработка и распознавание изображенийConvolutional Neural Networkсверточные нейронные сетиscene recognitionраспознавание сценобнаружение объектовimage processing
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Добавлено: 19 августа 2021 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.
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.
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.
Машинные методы анализа изображений набирают всё большую популярность в самых различных сферах жизни. Однако остается открытым вопрос насколько эффективна работа таких аглоритмов на данных никого качества, например, таких, какие могут использоваться в сфере телемедицины. В работе проведен сравнительный анализ различных подходов к детекции объектов на фотографиях МРТ-снимков головного мозга, сделанных с экрана компьютера. Для распознавания ...
Добавлено: 9 ноября 2023 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.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., Компьютерная оптика 2020 Т. 44 № 4 С. 618-626
В работе рассматривается задача извлечения предпочтений пользователя по его фотоальбому. Предложен новый подход на основе автоматического порождения текстовых описаний фотографий и последующей классификации таких описаний. Проведен анализ известных методов создания аннотаций по изображению на основе свёрточных и рекуррентных (Long short-term memory) нейронных сетей. С использованием набора данных Google’s Conceptual Captions обучены новые модели, в которых ...
Добавлено: 16 сентября 2020 г.
Карпова И.П., В кн. : Муравьи и защита леса: Материалы XVI Всероссийского мирмекологического симпозиума, Москва, 27–31 августа 2022 года. : Товарищество научных изданий КМК, 2022. С. 217-222.
В работе описывается биоинспирированный механизм навигации мобильных роботов, подобный тому, который используют общественные насекомые. В основу предлагаемого метода положено запоминание пути по визуальным ориентирам с учетом показаний компаса и временно́й составляющей. Путь рассматривается как последовательность сцен, образуемых ориентирами. Приведены результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки, подтверждающие работоспособность предложенного метода. ...
Добавлено: 1 сентября 2022 г.
Alexandr Rassadin, Alexey Gruzdev, Andrey Savchenko, , in : Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimodal Interaction. : [б.и.], 2017. P. 544-548.
...
Добавлено: 18 октября 2017 г.
Карпова И. П., Управление большими системами: сборник трудов 2022 № 96 С. 69-117
В работе описывается биоинспирированный механизм навигации мобильных роботов, подобный тому, который используют общественные насекомые. Модельным видом является Formica rufa – рыжий лесной муравей. Муравей-разведчик этого вида не только запоминает маршрут до пищи, но умеет передавать муравьям-фуражирам сведения о местонахождении пищи, и те самостоятельно могут до нее дойти и вернуться домой. Рассмотрены основные аспекты навигации муравьев, ...
Добавлено: 8 декабря 2022 г.
Cham : Springer, 2018
Добавлено: 31 октября 2018 г.
Kuznetsov A., Савченко А. В., , in : Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics (ICCVG 2020). Vol. 12334.: Cham : Springer, 2020. Ch. 8. P. 87-97.
Добавлено: 1 октября 2020 г.
Карпова И. П., Мехатроника, автоматизация, управление 2021 Т. 22 № 10 С. 537-546
Среди природоподобных технологий есть направление, в рамках которого исследуется применение навигационных механизмов насекомых для навигации автономных роботов. Данная работа относится к этому направлению и посвящена использованию этого подхода для решения задач фуражирования и рекогносцировки. В качестве модельного вида взят муравей рода Formica rufa – рыжий лесной муравей. От других видов он отличается тем, что активно ...
Добавлено: 21 сентября 2021 г.
Карпова И. П., В кн. : Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов IX-й Международной научно-практической конференции (Коломна, 19-22 мая 2019 г.). : Переславль-Залесский : Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. С. 251-262.
Рассматривается механизм, предназначенный для ориентации робота на реальном полигоне в рамках решения задач фуражировки, рекогносцировки и т.д. Он основан на одной из разновидностей псевдофизической логики (ПФЛ) – пространственной логике, и включает правила, прогнозирующие изменение положения объектов при выполнении аниматом элементарных действий (поворотов направо / налево и движения вперед / назад). Алгоритм сопоставления визуальных ориентиров заключается в том, что сначала ...
Добавлено: 28 января 2020 г.
Федоров А. Н., Nikolskaia K., Ivanov S. и др., Journal of Big Data 2019 Vol. 6 Article 73
Добавлено: 5 декабря 2020 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.
Springer, 2018
Добавлено: 30 октября 2018 г.
Rzaev E., Khanaev A., Американов А. А., , in : 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM). : IEEE, 2021. P. 719-723.
Добавлено: 4 июля 2021 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.
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.
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.