Scene Recognition in User Preference Prediction Based on Classification of Deep Embeddings and Object Detection

A. Savchenko; A. Rassadin

doi:10.1007/978-3-030-22808-8_41

Публикации

?

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.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: object detection обработка и распознавание изображений Convolutional Neural Network сверточные нейронные сети scene recognition распознавание сцен обнаружение объектов image processing

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Эффективные методы распознавания мультимедийных данных для задач анализа предпочтений пользователей мобильных устройств (2019)

В книге

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.

MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images

Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330

Добавлено: 14 октября 2026 г.

РАСПОЗНАВАНИЕ РУКОПИСНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ И МУЛЬТИЯЗЫЧНОГО ТЕКСТА: ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ, БАЗОВЫЙ МЕТОД И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Пискунова А. М., Королев Д. А., Скопин Н. Ю. и др., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 659–669.

В данной статье представлен обзор современных методов решения задачи распознавания рукописного контента, включающего мультиязычный текст (русский и английский) и графические элементы, такие как блок-схемы из прямоугольников и стрелок, с акцентом на распознавание изображений маркерных досок. Для мультиязычного рукописного текста рассмотрены архитектуры, способные обрабатывать несколько языков, а для блок-схем - методы распознавания фигур и структуры. Кроме ...

Добавлено: 9 октября 2026 г.

Теоретические пределы обнаружения объектов в рассеивающих средах с использованием импульсного и непрерывного однофотонного лидара на основе сверхпроводниковых нанопроволочных детекторов

Махлуф М., Семенов А. В., Елезов М. С. и др., Инженерная физика 2026 № 8 С. 27–39

В данной работе исследуются теоретические пределы обнаружения объектов в изотропных рассеивающих средах с использованием однофотонного лидара. В рамках упрощенной модели мы выводим фундаментальную зависимость между максимальной достижимой дальностью обнаружения и необходимым количеством фотонов в импульсе. Анализируются два различных предельных режима: режим баллистических фотонов, который сохраняет высокое пространственное разрешение, но требует экспоненциального увеличения мощности источника с ...

Добавлено: 8 октября 2026 г.

Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera

Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Filter-Based Preprocessing Neural Network Model for Microorganism Detection Improvement

Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.

Добавлено: 21 сентября 2026 г.

Algorithm to detect and calculate the cerebrospinal fluid (CSF) through Magnetic Resonance Imaging (MRI)

González-Martín E., Соса Гомез Г., Rojas O. и др., EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology 2019 Vol. 5 No. 20 Article e8

Добавлено: 18 сентября 2026 г.

Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации

Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276

Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...

Добавлено: 10 сентября 2026 г.

Анализ безопасности хранения биометрических данных с использованием FaceNet

Стародубов К. В., Гвасалия Г. В., Карасев П. И., Нано-био-технологии. Тепло- и электроэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей III международной научно-практической конференции (Липецкий государственный технический университет, Липецк, Россия) 2025 С. 219–223

В данной работе рассматривается понятие нейронных сетей, сверточных нейронных сетей, их архитектура и принцип работы с ними. Основное внимание уделяется проверки надежности хранения изображений людей в качестве эмбедингов, которые как считается не поддаются восстановлению в оригинальное изображение. В ходе исследования проводится эксперимент: эмбединг лица, конкретного человека сравнивается с набором эмбедингов, которые хранятся в одном файле ...

Добавлено: 6 сентября 2026 г.

MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization

Vasilev A., Kapitanov A., Roman Solovyev и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724

Добавлено: 3 мая 2026 г.

HoTPP benchmark: Are we good at the long horizon events forecasting?

Karpukhin I., Шипилов Ф. А., Савченко А. В., Neurocomputing 2026 Vol. 672 Article 132771

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Определение фолликулярного резерва яичников по данным ультразвукового исследования на основе методов машинного обучения

Мошкин А. С., Лапутин Ф. А., Сидоров И. В., DIGITAL DIAGNOSTICS 2024 Т. 5 № S1 С. 40–42

Обоснование. Овариальный резерв отражает способность женщины к успешной реализации репродуктивной функции. Оценка овариального резерва является актуальной задачей для клинической практики [1] и важна при проведении научных исследований. Использование методов компьютерной обработки диагностических изображений способно ускорить и облегчить выполнение рутинных задач в клинической практике. Их применение при ретроспективном анализе данных в научных целях позволяет повысить объективность ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.

On the Use of Metaheuristics of Different Classes and an Island Model for Image Steganography

Anna Melman, Mikhail Alexandrov, Oleg Evsutin, , in: 2025 XIХ International Symposium on Problems of Redundancy in Information and Control Systems (Redundancy), 5-7 Nov. 2025.: IEEE, 2025. P. 1–6.

Добавлено: 28 января 2026 г.

Метод улучшения обнаружения атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания

Пикуль А. С., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. Материалы Пятьдесят третьей (LIII) научной и учебно-методической конференции Том 1.: СПб.: Университет ИТМО, 2024. С. 338–342.

Предложен новый подход для улучшения распознавания атак презентации на биометрическую систему распознавания лиц с помощью сверточной сети с механизмом внимания. Проверена центральная гипотеза, которая заключалась в том, что с помощью механизма внимания возможно улучшить результаты работы исходной сверточной нейронной сети. В ходе экспериментов гипотеза была подтверждена. Наибольший прирост по качеству был достигнут на наборе данных ...

Добавлено: 13 декабря 2025 г.

Глубокая нейронная сеть с графовым вниманием для выявления поддельных изображений лица

Пикуль А. С., Лепендин А. А., Труды молодых ученых Алтайского государственного университета 2023 № 20 С. 190–193

Представлен новый подход для выявления атак презентации на системы распознавания по лицу. Он основан на использовании механизма графового внимания, применяемого к промежуточным картам характеристик изображений лица, вычисленным сверточной сетью ResNet18. Показано, что предложенный подход позволил добиться высокого качества распознавания поддельных изображений при лицевой биометрической верификации, сравнимого с имеющимися в настоящее время альтернативными решениями. ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V

Cham: Springer, 2025.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.