• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Image Recognition with a Large Database Using Method of Directed Enumeration Alternatives Modification
  • 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
19 мая 2026 г.
Физики НИУ ВШЭ выяснили, что происходит внутри устойчивого вихря
В атмосфере и в океане часто наблюдаются крупные вихри с характерными спиральными рукавами. Физики из НИУ ВШЭ объяснили, как они формируются и почему сохраняют свою структуру. Оказалось, что скорости в точках, расположенных вдоль одной дуги вихря, остаются связанными даже на больших расстояниях. При этом в направлении от центра вихря эта связь быстро ослабевает. Такие различия помогают объяснить образование рукавов и могут улучшить модели атмосферных и океанических течений. Результаты опубликованы в Physical Review Fluids.
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
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.

 

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

?

Image Recognition with a Large Database Using Method of Directed Enumeration Alternatives Modification

P. 338–341.
Савченко А. В.

Предложена новая модификация метода направленного перебора альтернатив для задачи распознавания полутоновых изображений на основе информационного рассогласования Кульбака-Лейблера. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц из большой базы данных. Показано, что предложенная модификация характеризуется повышенной скоростью распознавания (в 5-10 раз по сравнению с полным перебором).

Язык: английский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: распознавание изображенийинформационное рассогласование Кульбака-Лейблераметод направленного перебора альтернативImage recognitionmethod of directed enumeration of alternativesKullback-Leibler discrimination information

В книге

Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. Proceedings
Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. Proceedings
Vol. 6743. , Berlin, Heidelberg: Springer, 2011.
Похожие публикации
Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron–astrocyte network
Tsybina Y., Kastalskiy I., Krivonosov M. и др., Neural Computing and Applications 2023 Vol. 34 No. 11 P. 9147 –9160
Добавлено: 9 апреля 2025 г.
Сравнение различных методов реализации нейронных сетей для распознавания изображений
Головин Р. Д., Зунин В. В., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Материалы конференции.: М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2021. С. 120–122.
В работе проводится обзор различных способов реализации нейронной сети для распознавания изображения на примере набора данных MNIST. Дается анализ используемых библиотек и методов их применения в области распознавания объектов. ...
Добавлено: 25 сентября 2022 г.
Sequential analysis in Fourier probabilistic neural networks
Савченко А. В., Белова Н. С., Expert Systems with Applications 2022 Vol. 207 Article 117885
Добавлено: 29 июня 2022 г.
Instagram Hashtag Prediction Using Deep Neural Networks
Anna Beketova, Макаров И. А., , in: Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part II.: Cham: Springer, 2021. Ch. 3 P. 28–42.
*Реализация соц. сети Instagram запрещена на территории России по основаниям осуществления экстремистской деятельности. Instagram is one of the most popular photos sharing services. For more convenient content search people use hashtags (#nature, #love, etc.) in posts with photos. The author’s aim is to make hashtag prediction possible and convenient for users. The paper provides a reader with ...
Добавлено: 1 сентября 2021 г.
Fast inference in convolutional neural networks based on sequential three-way decisions
Савченко А. В., Information Sciences 2021 Vol. 560 P. 370–385
Добавлено: 25 февраля 2021 г.
Вычислительно эффективные алгоритмы классификации изображений на основе последовательного анализа
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.
Sequential Analysis with Specified Confidence Level and Adaptive Convolutional Neural Networks in Image Recognition
Савченко А. В., , in: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020).: Piscataway: IEEE, 2020. P. 1–8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Probabilistic Neural Network With Complex Exponential Activation Functions in Image Recognition
Савченко А. В., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2020 Vol. 31 No. 2 P. 651–660
Добавлено: 1 ноября 2019 г.
Система постановки произношения на основе сверточных нейронных сетей и информационной теории восприятия речи
Савченко Л. В., Информационные технологии 2019 Т. 25 № 5 С. 313–318
Рассматривается задача постановки произношения на основе применения методов глубокого обучения совместно с информационной теорией восприятия речи. Для повышения эффективности тестирования качества произношения предложено проводить дообучение сверточной нейронной сети с использованием наилучших эталонов пользователя. Экспериментально показано, что предложенный подход характеризуется высокой точность и скоростью распознавания для различных акустических моделей по сравнению с известными аналогами. ...
Добавлено: 29 мая 2019 г.
Sequential three-way decisions in multi-category image recognition with deep features based on distance factor
Савченко А. В., Information Sciences 2019 Vol. 489 P. 18–36
Добавлено: 20 марта 2019 г.
Sequential Three-Way Decisions in Efficient Classification of Piecewise Stationary Speech Signals
Савченко А. В., , in: International Joint Conference on Rough Sets, Springer, Cham.: Springer, 2017. P. 264–277.
Добавлено: 26 октября 2018 г.
Оценка качества произношения на основе метода нечеткого фонетического кодирования
Савченко Л. В., Телекоммуникации 2017 № 5 С. 42–48
Рассматривается задача оценки качества произношения фонем для систем обучения разговорной речи. Предложен новый алгоритм постановки произношения, в котором на первом этапе достигается стабильное произношение фонем, а на втором  осуществляется их распознавание на основе модификации метода нечеткого фонетического кодирования. Приведены результаты экспериментального исследования для звуков английского и русского языков. ...
Добавлено: 24 октября 2018 г.
A fridge with smart functions: the solution from Liebherr
Чумаков И. Г., Комаров М. М., , in: Workshops and work-in-progress contributions at S-BPM One 2018Vol. 2074.: CEUR Workshop Proceedings, 2018. Ch. 5 P. 71–78.
Добавлено: 3 мая 2018 г.
Deep neural networks performance optimization in image recognition
A. G. Rassadin, A. V. Savchenko, , in: Proceedings of the III International Conference on Information Technologies and Nanotechnologies (ITNT).: Самара: Новая техника, 2017. P. 649–654.
Добавлено: 8 сентября 2017 г.
Maximum A Posteriori Estimation of Distances Between Deep Features in Still-to-Video Face Recognition
Савченко А. В., Белова Н. С., / Series "Working papers by Cornell University". 2017.
Добавлено: 29 августа 2017 г.
Pollen grains recognition using structural approach and neural networks
Khanzhina N., Zamyatina E., International Journal "Information Models and Analyses" 2015 Vol. 4 No. 3 P. 243–258
Добавлено: 13 марта 2017 г.
Использование технологии CUDA в обучении сверточной нейросети для распознавания пыльцевых зерен
Замятина Елена Борисовна, Ханжина Н. Е., В кн.: Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах: материалы III Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием с элементами науч. шк. для молодежи (ВВГП–2016).: Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2016. С. 70–81.
В работе описывается проблема автоматизации распознавания изображений пыльцевых зерен, полученных с помощью оптического микроскопа. Автоматизация распознавания пыльцы является актуальной в таких задачах, как анализ качества меда с целью выявления фальсификата, проверка качества воздуха для предупреждения аллергиков и астматиков, палеопалинология, судебная палинология. Описывается метод решения проблемы, основанный на машинном обучении и применении технологии CUDA. Описывается алгоритм ...
Добавлено: 12 марта 2017 г.
Разработка универсальной роботизированной платформы
Романов А. Ю., Американов А. А., Лежнев Е. В. и др., Прикладная радиоэлектроника 2016 Т. 15 № 2 С. 123–126
Представлено описание разработки роботизированной платформы для помещений. Универсальность платформы дает возможность ее применения в различных областях человеческой жизнедеятельности, как при дистанционном управлении, так и в автономном режиме. Описаны этапы создания роботизированной платформы, приведены ее характеристики и представлены результаты ее работы. ...
Добавлено: 7 октября 2016 г.
Maximum-likelihood approximate nearest neighbor method in real-time image recognition
Савченко А. В., Pattern Recognition 2017 Vol. 61 P. 459–469
Добавлено: 30 августа 2016 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