• 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
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».
30 июня 2026 г.
Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

 

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
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.
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.
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.
A New Sport Teams Logo Dataset for Detection Tasks
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.
Photo privacy detection based on text classification and face clustering
Kopeykina L., Савченко А. В., , in: Proceedings of the VI International conference Information Technology and Nanotechnology. Session Image Processing and Earth Remote Sensing (ITNT-IPERS)Vol. 2665: Information Technology and Nanotechnology. Image Processing and Earth Remote Sensing 2020.: Samara: CEUR Workshop Proceedings, 2020. Ch. 39 P. 171–176.
Добавлено: 1 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