• 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
  • Поиск редких данных в задаче распознавания лиц 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
13 ноября 2026 г.
НИУ ВШЭ и ИФТТ РАН заключили соглашение о создании совместной лаборатории
Церемония подписания соглашения о создании Лаборатории экспериментальных исследований и применений новых функциональных материалов состоялась 11 ноября в здании НИУ ВШЭ на Старой Басманной улице, где расположен факультет физики. Подписи под документом поставили ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов и врио директора Института физики твердого тела им. Ю.А. Осипьяна (ИФТТ) РАН Ирина Ибрагимова.
12 ноября 2026 г.
«Формулирование теорий - последний навык, в котором мы превосходим машины»
Луи Вервурт, доцент МИЭМ ВШЭ, специалист в области философии науки и искусственного интеллекта, рассказал «Вышке.Главное» о том, что общего у физики и философии, почему квантовая механика не согласуется с теорией относительности, как быть исследователем в эпоху ИИ и почему способность создавать новые теории может стать главным преимуществом человека перед машиной.
10 ноября 2026 г.
Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.

 

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

?

Поиск редких данных в задаче распознавания лиц на изображениях

Компьютерная оптика. 2022. Т. 46. № 5. С. 801–807.
Соколова А. Д., Савченко А. В., Николенко С. И.

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 работе предлагается способ преодоления такой проблемы за счет автоматического обнаружения нетипичных входных изображений на основе введения предварительного этапа их автоматической отбраковки. Для этого используется специальная свёрточная сеть, обученная на наборе редких данных, которые обрабатывались с помощью известных алгоритмов преобразования изображений. Для повышения вычислительной эффективности решение о наличии редкого изображения принимается на основе того же дескриптора лица, который используется в классификаторе. Экспериментальное исследование подтвердило преимущества в точности предложенного подхода для нескольких наборов данных лиц и современных нейросетевых дескрипторов

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: обработка изображенийраспознавание лицобнаружение аномалий
Похожие публикации
Траектории ставок как сигнал сговора: LSTM-классификация аукционов государственных закупок
Ефимов К. Д., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 № 72 С. 105–114
В работе предлагается метод автоматического выявления картель ного поведения в электронных аукционах государственных закупок на основе анализа пол ной траектории ставок. Эмпирическая база включает 508 историй торгов за 2016–2020 гг. с электронной площадки РТС-тендер; положительный класс размечен по материалам дел ФАС России, контрольная группа сформирована из сопоставимых аукционов без зафикси рованных нарушений. Каждая сессия представлена ...
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Model-Dependent Prompt-Component Ablation for Medical LLM Decision Support: Application to ENT Biologics Screening
Sergey N. Koltcov, Budkovaia M., Сурков А. Ю. и др., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2026 P. 1–10
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Impact of 5G NR-V2X Message Losses on Connected Vehicle Warning Functions
Физулин А. В., Степанянц В. Г., Американов А. А. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 6 Article 264
Добавлено: 12 ноября 2026 г.
Structural model of decision support system for sustainable development of oil and gas companies
Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
EdFitter: a hybrid course recommendation system using large language models
Sergei Koltcov, Рюмин Д. А., Alexandr Axyonov и др., PeerJ Computer Science 2026 Article 12:e4141
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Assessing density equilibration in confined Liquid–Liquid interfaces
Guskov T., Gerke K., Кондратюк Н. Д. и др., Molecular Simulation 2026 Vol. 52 No. 7 P. 546 – 555
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Influence of nuclear quantum effects on metastable states of warm dense hydrogen
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2026, Naples, Italy, September 7–11, 2026, Proceedings
Cham: Springer, 2027.
Добавлено: 9 ноября 2026 г.
Artificial Intelligence for Software Engineering (AI4SE): A Review of Capabilities, Evaluation, and Verification Challenges
Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images
Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE International Conference on Joint Cloud Computing JCC 2026
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Detecting the undetectable: benchmarking AI-generated text
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference
Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
PULSE: Psychological Characteristics Unified Learning via Speech-based Estimation
Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Interpretable GNN with Stable Concepts as Neurons
Кузнецов С. О., CEUR Workshop Proceedings 2026 Vol. Vol-4247 P. 27–32
Добавлено: 2 ноября 2026 г.
О длине адаптивной различающей последовательности для семейства наблюдаемых автоматов
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6-1 С. 7–20
В статье исследуется длина адаптивной различающей последовательности для семейства инициальных полностью определенных наблюдаемых, возможно, недетерминированных автоматов. Приводится верхняя оценка длины такой последовательности и показывается ее достижимость. Обсуждается, каким образом полученные результаты можно применить при построении адаптивных диагностических тестов на основе конечно-автоматной модели. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
К организации системы запросов в распределенной сети с кластерами диаметра не больше 2
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-1 С. 7–24
В статье усовершенствуется предложенная в предыдущей статье авторов модель кластеризованной распределённой сети с опросом, соответствующая сервис-ориентированной архитектуре. Целью опроса является нахождение ближайшего узла, готового оказать требуемую услугу (сервис) как можно раньше. Предлагаемые алгоритмы обеспечивают достижимость узлов, отсутствие дублирования сообщений, и обмен сообщениями с найденным узлом по кратчайшему пути. Кластеризованность сети означает, что в графе сети ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Идентификация финального состояния в автоматах с таймаутами и временными ограничениями
Твардовский А. С., Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-2 С. 7–22
В статье вводятся понятия установочной и синхронизирующей последовательностей для конечных автоматов с временными ограничениями и таймаутами. Такие последовательности широко используются для идентификации финального состояния исследуемого автомата как при синтезе тестов на основе формальных моделей, так и при обучении конечно-автоматных моделей. Метод синтеза установочных и синхронизирующих последовательностей основан на использовании конечно-автоматной абстракции временного автомата, поскольку методы ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Статистическое обнаружение аномалий с помощью LC-кривых: применение к геофизическим временным рядам
Косычев А. М., В кн.: Статистические методы анализа экономики и общества. 17-я Международная научно-практическая конференция студентов и аспирантов (12–15 мая 2026 г.).: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026. С. 172–173.
Кривая жизненного цикла (LC-кривая) — непараметрический статистический инструмент анализа нестационарных временных рядов, предложенный Ф.Т. Алескеровым и М. Голубенко (2003). В работе метод применяется за пределами исходного экономического контекста — для обнаружения аномалий в высокочастотных геофизических временных рядах. На 5-минутных записях GPS-смещений проверяется, можно ли статистически отличить движение грунта перед землетрясениями от фоновой активности в спокойные ...
Добавлено: 21 октября 2026 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.
Применение алгоритмов визуальной одометрии для решения задач поиска людей при помощи SWARM группы мультироторов.
Яцкин Д. В., Калинов И. А., В кн.: Перспективные системы и задачи управления: материалы Двенадцатой Всероссийской научно-практической конференции и Восьмой молодежной школы-семинара «Управление и обработка информации в технических системах».: Ростов н/Д: Издательство Южного федерального университета, 2017. С. 531–536.
В работе приведены и описаны модели методы и алгоритмы патрулирования пространства на примере задачи обнаружении человеческого лица на заранее известной территории роевой группой мультироторов. Работа описанных алгоритмов была подтверждена многочисленными экспериментами, на их основании были сделаны выводы об эффективности и границах применимости тех или иных подходов. ...
Добавлено: 7 марта 2025 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