• 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
  • Об одной модификации метода SIFT на основе информационного расхождений Кульбака-Лейблера в задаче распознавания образов
  • 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

?

Об одной модификации метода SIFT на основе информационного расхождений Кульбака-Лейблера в задаче распознавания образов

С. 134–141.
Савченко А. В.

Ставится и решается задача автоматического распознавания полутоновых изображений без учителя методом классификации объектов SIFT (Scale-Invariant Feature Transformation). Для повышения точности распознавания предложена его модификация на основе принципа минимума информационного расхождения Кульбака-Лейблера и архитектуры нейронный сетей свертки. Представлены результаты его экспериментального исследования в задаче распознавания лиц. Показано, что предложенный метод характеризуется повышенной точностью классификации.

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: распознавание изображенийпринцип минимума информационного рассогласованияметод SIFT

В книге

«Нейроинформатика-2012»: сборник научных трудов
«Нейроинформатика-2012»: сборник научных трудов
М.: НИЯУ МИФИ, 2012.
Похожие публикации
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.
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.
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.
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.
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.
Sequential Hierarchical Image Recognition Based on the Pyramid Histograms of Oriented Gradients with Small Samples
Савченко А. В., Белова Н. С., Milov V., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 4th International Conference, AIST 2015, Yekaterinburg, Russia, April 9–11, 2015, Revised Selected PapersVol. 542: Series: Communications in Computer and Information Science.: Switzerland: Springer, 2015. Ch. 2 P. 14–23.
In this paper we explore an application of the pyramid HOG (Histograms of Oriented Gradients) features in image recognition problem with small samples. A sequential analysis is used to improve the performance of hierarchical methods. We propose to process the next, more detailed level of pyramid only if the decision at the current level is ...
Добавлено: 4 декабря 2015 г.
Автоматизированное распознавание пыльцевых зерен с использованием нейронных сетей Хэмминга
Ханжина Н. Е., Замятина Е. Б., В кн.: Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине – 2014 : материалы Всероссийской школы-семинара.: Издательство «Саратовский источник», 2014. С. 137–140.
Описан метод автоматизированного распознавания зерен с использованием нейронных сетей Хэмминга ...
Добавлено: 20 февраля 2015 г.
Использование классических методов и нейронных сетей для распознавания пыльцевых зерен
Ханжина Н. Е., Замятина Е. Б., Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика 2014 № 4 С. 111–119
Рассматривается проблема автоматизированного процесса распознавания изображений пыльцевых зерен, полученных с помощью микроскопа. Задача является актуальной, по­скольку позволяет автоматизировать рутинный процесс отнесения пыльцевых зерен к тому или иному классу и тем самым, например, определить период пыления растений. Своевре­менное определение момента пыления растений, вызывающих аллергические реакции у лю­дей, очень важно для предупреждения острых аллергических заболеваний. Авторы попыта­лись ...
Добавлено: 20 февраля 2015 г.
Nonlinear Transformation of the Distance Function in the Nearest Neighbor Image Recognition
Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2014 Vol. 8641 P. 261–266
Conventional image recognition methods usually include dividing the keypoint neighborhood (for local features) or the whole object (for global features) into a grid of blocks, computing the gradient magnitude and orientation at each image sample point and uniting the orientation histograms of all blocks into a single descriptor. The query image is recognized by matching ...
Добавлено: 27 августа 2014 г.
О формализации понятий и терминологии при анализе изображений объектов
Доморацкий Е. П., Байбикова Т. Н., Вестник Московского финансово-юридического университета 2013 № 4 С. 194–207
В статье рассматривается употребление терминов и понятий в области обработки изображений, а также выделяются основные группы признаков, используемых при распознавании изображений объектов и их образов. ...
Добавлено: 5 февраля 2014 г.
Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2013. Сборник материалов XI Международной научно-технической конференции
Курск: Юго-западный государственный университет, 2013.
Сборник содержит материалы XI Международной конференции "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 17--20 сентября 2013г.), целью которой является ознакомление с имеющимися достижениями по созданию оптико-электронных приборов, систем и внедрение информационных технологий в научные исследования, учебный процесс и промышленность, а также координация по эффективному их применению в системах ...
Добавлено: 5 ноября 2013 г.
Адаптивный алгоритм распознавания речи на основе метода фонетического декодирования слов в задаче голосового управления
Савченко А. В., Информационные технологии 2013 № 4 С. 34–39
Ставится и решается задача автоматического распознавания речи для системы голосового управления. Предложен адаптивный алгоритм распознавания, на первом этапе которого для всех выделенных слогов распознаются гласные фонемы, а на втором происходит уточнение произнесенных слогов. Показано, что такой подход приводит к созданию высоконадежной обучаемой системы, в которой продолжительность настройки под диктора на порядок ниже аналогичного показателя для ...
Добавлено: 13 апреля 2013 г.
Программный комплекс фонетического декодирования слов в задаче распознавания русской речи
Савченко А. В., Системы управления и информационные технологии 2013 № 1(51) С. 71–75
Рассматривается экспериментальный образец программного комплекса распознавания изолированных слов на основе метода фонетического декодирования в информационной метрике Кульбака-Лейблера. Дается обзор его архитектуры и основных алгоритмов. Представлен пример практического применения в задаче распознавания изолированных слов ...
Добавлено: 2 апреля 2013 г.
Результаты натурных испытаний метода фонетического декодирования слов в задачах распознавания и диаризации разговорной русской речи
Савченко А. В., Информационные системы и технологии 2013 № 1 С. 12–21
Представлены результаты натурных испытаний экспериментального образца программного комплекса фонетического декодирования слов на основе принципа минимума информационного рассогласования Кульбака-Лейблера в режимах распознавания и диаризации разговорной русской речи. Показано, что предлагаемая система характеризуется повышенными надежностью и быстродействием при распознавании как отдельных слов, так и целых фраз. Даны рекомендации по ее практическому применению в задачах голосового управления. ...
Добавлено: 15 февраля 2013 г.
Об одном способе повышения надежности решения в задаче распознавания образов
Савченко А. В., Заводская лаборатория. Диагностика материалов 2013 Т. 79 № 1 С. 72–77
Исследуется возможность повышения надежности распознавания образов за счет применения статистического подхода и выбора решения на основе сравнения с наперед заданным порогом максимальной апостериорной вероятности принадлежности объекта к классу. Представлены результаты эксперимента в задаче распознавания людей по фотографиям лиц из базы данных FERET. Показано, что надежность классификации для предложенного подхода превосходит существующие аналоги. ...
Добавлено: 15 февраля 2013 г.
Теоретико-информационный подход в задаче автоматического распознавания изображений
Савченко А. В., В кн.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвузовский сборник научных трудовВып. 23.: Пермь: Пермский государственный университет, 2011. С. 117–131.
Ставится задача автоматического распознавания полутоновых изображений из большой базы данных эталонов. Предложено ее решение путем сведения к задаче статистической классификации дискретных объектов на основе принципа минимума информационного рассогласования. Исследована новая теоретико-вероятностная модель полутонового изображения в задаче классификации среди большого количества альтернатив; на основе этой модели синтезирован новый алгоритм распознавания изображений по критерию минимума информационного рассогласования ...
Добавлено: 17 ноября 2012 г.
Автоматическое построение фонетической транскрипции речи на основе принципа минимума информационного рассогласования
Савченко А. В., Вестник компьютерных и информационных технологий 2012 № 8 С. 14–19
Ставится задача автоматического построения транскрипции слитной речи. Предложен новый критерий распознавания фонем на основе принципа минимума информационного рассогласования Кульбака-Лейблера и произвольных признаков - оценок спектральной плотности мощности речевого сигнала. Проведено сравнение предложенного критерия с традиционными мерами близости для популярных оценок спектра (периодограмма, авторегрессионная оценка, гребенка полосовых фильтров). Показано, что предложенный критерий характеризуется существенным повышением точности ...
Добавлено: 14 сентября 2012 г.
Image retrieval using minimum information discrimination criterion
Савченко А. В., , in: ACIT - Control, Diagnostics, and Automation (ACIT-CDA 2010).: Anaheim: ACTA Pre, 2010. P. 345–350.
Представлено решение задачи автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложено вычисление расстояний на основе информационной метрики Кульбака-Лейблера и сопоставления цветовых гистограмм. Предложено использование алгоритма совместно с методом направленного перебора как альтернатива полному перебору конкурирующих гипотез. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц. Показано, что предложенный алгоритм характеризуется повышенной точностью и надежностью ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Image Recognition Using Kullback-Leibler Information Discrimination
Савченко А. В., , in: SCAKD'11 - Soft Computing applications and Knowledge Discovery. Workshop co-located with the 13th International Conference on Rough Sets,Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular Computing (RSFDGrC-2011) and the 4th International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PReMI-2011), June 2011, Moscow, RussiaVol. 758.: M.: Higher School of Economics Publishing House, 2011. P. 102–112.
Представлено решение задачи автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложено сопоставление цветовых гистограмм в информационной метрике Кульбака-Лейблера. Представлены результаты экспериментального исследования в задаче распознавания лиц из большой базы данных. Показано, что предложенный алгоритм распознавания изображений характеризуется повышенной точностью и надежностью. ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Image Recognition with a Large Database Using Method of Directed Enumeration Alternatives Modification
Савченко А. В., , in: Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining and Granular Computing: 13th International Conference, RSFDGrC 2011, Moscow, Russia, June 25-27, 2011. ProceedingsVol. 6743.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2011. P. 338–341.
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). ...
Добавлено: 31 августа 2012 г.
Directed enumeration method in image recognition
Савченко А. В., Pattern Recognition 2012 Vol. 45 No. 8 P. 2952–2961
Рассмотрена задача распознавания изображений в режиме реального времени с базой данных, содержащей сотни классов. В качестве альтернативы полному перебору предложен метод направленного перебора. Предложенный метод имеет следующие преимущества. Во-первых, он может применяться в сочетании с мерами близости, не удовлетворяющими метрическим свойствам (например, расстояние хи-квадрат, информационное рассогласование Кульбака-Лейблера). Во-вторых, метод направленного перебора позволяет повысить скорость распознавания ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.
Метод направленного перебора альтернатив в задачах распознавания образов
Савченко А. В., Заводская лаборатория. Диагностика материалов 2011 Т. 77 № 11 С. 69–74
Ставится и решается задача автоматического распознавания случайных дискретных объектов из большого множества альтернатив на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложен новый метод направленного перебора альтернатив. Исследуется его эффективность. Представлены программа и результаты экспериментальных исследований в задаче распознавания полутоновых изображений из большой базы данных. Показано, что предложенный метод характеризуется многократным сокращением объема и времени вычислений при ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.
Смешение критериев автоматического распознавания изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования
Савченко А. В., Системы управления и информационные технологии 2011 Т. 44 № 2 С. 22–25
Исследована возможность повышения точности распознавания изображений за счет комбинирования нескольких критериев. Показано, что принцип минимума информационного рассогласования для выделения критерия, наиболее применимого для распознавания конкретного объекта, позволяет существенно повысить качество распознавания. ...
Добавлено: 9 июня 2012 г.
Трехпороговая система для распознавания изображений на основе метода направленного перебора
Савченко А. В., Информационные технологии 2011 № 11 С. 21–25
Ставится и решается задача автоматического распознавания изображений из большой базы данных на основе метода направленного перебора альтернатив и принципа минимума информационного рассогласования Кульбака-Лейблера. Исследуется возможность повышения точности распознавания за счет применения трех решающих правил: для ускорения вычислительной процедуры распознавания на основе метода направленного перебора, отбраковки сомнительных с точки зрения надежности решении и выбора решения, наиболее ...
Добавлено: 9 июня 2012 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