• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Метод анализа предпочтений пользователя по фото- и видеоизображениям на мобильном устройстве на основе нейросетевых детекторов объектов на изображениях
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Метод анализа предпочтений пользователя по фото- и видеоизображениям на мобильном устройстве на основе нейросетевых детекторов объектов на изображениях

Информационные технологии. 2019. Т. 25. № 9. С. 538–544.
И. С. Гречихин, А. В. Савченко

Предложен метод извлечения предпочтений пользователей в результате анализа галереи их мобильных
устройств. На первом этапе выделяются публичные фото- и видеоизображения, не содержащие лиц из предварительно выделенных кластеров. На втором этапе такие изображения обрабатываются на сервере с помощью высокоточных детекторов объектов. Объекты на остальных (персональных) фото- и видеоизбражениях детектируются непосредственно на устройстве. Представлены экспериментальные результаты сравнительного анализа нескольких предварительно обученных нейросетевых детекторов.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: обработка изображенийдетектирование объектовмобильные системыанализ предпочтений пользователякластеризация лиц
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Эффективные методы распознавания мультимедийных данных для задач анализа предпочтений пользователей мобильных устройств (2019)
Похожие публикации
Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model
Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices
Qin X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., / Series arXiv "math". 2026. No. 2603.02962.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena
Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection
Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.
Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction
Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.
Добавлено: 24 декабря 2025 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning
Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.
Добавлено: 21 ноября 2025 г.
Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Diffusion on language model embeddings for protein sequence generation
Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.
Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
Smoothie: Smoothing Diffusion on Token Embeddings for Text Generation
Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.
Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...
Добавлено: 5 октября 2025 г.
A Feature Engineering Framework for Computer Vision Based on Topological Data Analysis
Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.
Добавлено: 23 сентября 2025 г.
On the construction of frieze patterns from partitions of convex polygons by nonintersecting diagonals
Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 07600.
Добавлено: 17 сентября 2025 г.
On one property of Catalan numbers
Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 20584.
Добавлено: 9 сентября 2025 г.
Effects of Simulator Fidelity on Automated Vehicle Object Perception Accuracy
Grigoriy Simakov, Степанянц В. Г., Martyusheva A., , in: 2025 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon).: Sochi: IEEE, 2025. P. 794–798.
Добавлено: 10 мая 2025 г.
Улучшенный алгоритм встраивания водяных знаков в пространственно-частотную область изображений
Мельман А. С., Сенюкова О. Е., Евсютин О. О., В кн.: Инжиниринг и телекоммуникации - EN&T 2024: сборник тезисов XI международной конференции.: МФТИ, 2024. С. 147–149.
Применение цифровых водяных знаков (ЦВЗ) является перспективным средством защиты авторских прав на цифровой контент. В этом исследовании предлагается новый алгоритм невидимого встраивания ЦВЗ в гибридную пространственно-частотную область изображений с применением метаэвристической оптимизации, который отличается устойчивостью к различным атакам обработки изображений, включая JPEG-сжатие. ...
Добавлено: 21 апреля 2025 г.
Множественное встраивание водяных знаков в пространственно-частотную область изображений на основе генетического алгоритма
Мельман А. С., Евсютин О. О., Сенюкова О. Е., Компьютерная оптика 2025 Т. 49 № 2 С. 273–281
Повсеместное использование цифрового контента повышает актуальность защиты прав авторов и обладателей такого контента, в частности, цифровых изображений. Технология цифровых водяных знаков (ЦВЗ) позволяет эффективно решать многие задачи, связанные с доказательством авторства на изображения, подтверждением их подлинности и отслеживанием незаконного копирования. Эффективный алгоритм встраивания ЦВЗ требует достижения высоких показателей незаметности и робастности, что является сложной задачей, ...
Добавлено: 8 марта 2025 г.
Множественное встраивание водяных знаков в изображения для противодействия атакам
Мельман А. С., Евсютин О. О., Сенюкова О. Е., В кн.: Инжиниринг и телекоммуникации - EN&T - 2023: сборник тезисов X международной конференции.: МФТИ, 2023. С. 295–301.
С распространением цифрового контента в современном ми-ре проблема защиты авторских прав становится всё более актуальной. Эффективным решением данной проблемы является применение техноло-гии цифровых водяных знаков (ЦВЗ), однако достижение высоких показа-телей незаметности и робастности встраивания является сложной задачей. В этом исследовании предложен новый алгоритм множественного встраи-вания ЦВЗ в гибридный домен цифровых изображений, основанный на применении метаэвристической ...
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
Biophysical Methods for Diagnosing Human Tissue Anomalies
Eremeev A., Klokov A., Zilberman A. и др., Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2024.
In the imaging category, the book unveils a pioneering technique based on radio tomosynthesis. Initially proven effective in detecting breast anomalies, this imaging method is now under evaluation for its potential in identifying brain anomalies. For non-imaging diagnostics, it delves into Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), a technique known for its speed and reliability. The book ...
Добавлено: 22 апреля 2024 г.
Control of Wheeled Mobile Robot Using Centroid Algorithm
Бхимани К. Р., Ghildiyal S., Mani G. и др., IEEE Access 2020 Article 1
В современных развивающихся технологиях отрасли играют важную роль в улучшении жизни и общества. Но в промышленности многие функции выполняются в опасных условиях, поэтому возникает потребность в свободном взаимодействии человека, которую может выполнить робототехника. Сегодня в химической, нефтегазовой, нефтехимической и многих других отраслях обрабатывающей промышленности безопасность человека должна быть превыше всего, и это могут сделать роботы. ...
Добавлено: 14 октября 2022 г.
Поиск редких данных в задаче распознавания лиц на изображениях
Соколова А. Д., Савченко А. В., Николенко С. И., Компьютерная оптика 2022 Т. 46 № 5 С. 801–807
Одной из основных проблем современных нейросетевых дескрипторов в задаче идентификации лиц является малое число обучающих примеров определенного типа: изображения плохого качества, разный масштаб или освещение, лица детей, пожилых людей, редкие расы. В результате точность распознавания оказывается низкой для входных изображений, не похожих на большинство изображений в наборе данных, используемом для настройки метода извлечения признаков. В ...
Добавлено: 29 сентября 2022 г.
Preference prediction based on a photo gallery analysis with scene recognition and object detection
Савченко А. В., Demochkin K., Grechikhin I., Pattern Recognition 2022 Vol. 121 Article 108248
Добавлено: 19 августа 2021 г.
О ПРЕПОДАВАНИИ IT-ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ГЕОДЕЗИИ, АЭРОФОТОГЕОДЕЗИИ, КАРТОГРАФИИ, ЗЕМЕЛЬНО-ИМУЩЕСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ
Коржавина Е. Р., Наука и образование: новое время 2019 № 4 С. 73–78
Рассматриваются вопросы особенностей преподавания IT-технологий в Московском колледже геодезии и картографии будущим специалистам в области топографической съемки, аэрофотосъемки, дешифрирования космических снимков, картографирования территорий, навигации и геоинформационных систем, создания печатной продукции (карт, атласов, энциклопедий, путеводителей), разработки земельных планов. ...
Добавлено: 7 апреля 2021 г.
Детектирование специализированных категорий объектов на фотографиях в мобильных устройствах на основе многозадачной нейросетевой модели
Савченко А. В., Гречихин И. С., Информационные технологии 2020 Т. 26 № 10 С. 586–593
Предложен метод детектирования категорий нескольких различных видов объектов на фотографиях в мобильных устройствах. Вначале с использованием известных нейросетевых детекторов выделяются искомые объекты. Их характерные признаки извлекаются с помощью многозадачной нейросетевой модели с несколькими выходными слоями — по одному на каждый вид объекта. Представлены экспериментальные результаты для распознавания пород собак и кошек и группировки фотографий одного ...
Добавлено: 29 октября 2020 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору