• 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
  • 2028
  • 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
1 октября 2026 г.
Смыслы, скорость и локальный код: как изменится потребительский спрос в креативных индустриях к 2029 году
Институт развития креативных индустрий ФКИ ВШЭ подвел итоги масштабного Трендвотчинг-исследования, проведенного весной 2026 года. В нем приняли участие более 300 ведущих экспертов. Одним из ключевых выводов стало понимание: потребитель больше не покупает продукт как набор функций. Он выбирает отношение, скорость, смысл и личную вовлеченность. В качестве доминирующего тренда на трехлетнем горизонте зафиксирован переход от материальных характеристик продукта к нематериальным.
1 октября 2026 г.
Российские ученые оценили скрытые риски болезней сердца у 43 тысяч человек
Исследователи НИУ ВШЭ и «Биотехнологического кампуса» проанализировали более 43 000 геномов здоровых участников Национальной генетической инициативы «100 000+Я». У 559 человек обнаружили патогенные или вероятно патогенные варианты генов, связанные с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Такие данные позволяют раньше начать лечение или провести дополнительное обследование. О результатах исследования ученые рассказали на конгрессе «Генетика и сердце» в НИУ ВШЭ.
30 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург нашли способ ускорения нейросетей при помощи микролазеров
Ученые Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук Шаньдунь (Китай) смогли напрямую сопоставить скорость микродисковых лазеров, работающих от оптической и электрической энергии. Результаты позволят оптимизировать работу источников излучения в фотонных чипах для нейросетей и дата-центров. Исследование опубликовано в журналеJournal of Lightwave Technology.

 

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
A Three-Party W-State Quantum Secret Sharing Protocol with X-Gate Encoding and Forbidden-Outcome Detection
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 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.
On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands
Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs
Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories
Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem
Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
ML-based Fast Simulation of FARICH Responses
Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
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.
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.
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.
Improving the Accuracy of One-Shot Detectors for Small Objects in X-ray Images
Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Proceedings of IEEE International Russian Automation Conference (RusAutoCon 2020).: IEEE, 2020. Ch. 110 P. 610–614.
Добавлено: 3 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору