Использование сверточных нейронных сетей для реидентификации людей в городских условиях

Е. П. Сучков; Алексеенко Г. О.; Налчаджи К. В.

Публикации

?

Использование сверточных нейронных сетей для реидентификации людей в городских условиях

Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. № 1. С. 250–254.

Сучков Е. П., Алексеенко Г. О., Налчаджи К. В.

В настоящее время все более широкое распространение получа-
ют различные системы видеофиксации. Одной из основных целей

таких систем является контроль и слежение за человеком. Решение
данной задачи позволяет в дальнейшем решать такие прикладные

задачи, как контроль заполненности различных помещений (будь-
то торговые объекты или образовательно-культрурные учережде-
ния), построение тепловой карты перемещений человека, организа-
ция контроля доступа к тому или иному объекту. В работе пред-
ложен способ, основанный на применении комбинации различных

нейронных сетей, который позволяет решать данные задачи с вы-
сокой точностью.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: компьютерное зрение computer vision deep learning глубокое обучение глубокие нейронные сети

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

The recognition-by-components method

Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Online Neural Networks for Change-Point Detection

Гущин М. И., Арзыматов К., Деркач Д. А., Machine Learning 2026 Vol. 115 Article 56

Добавлено: 6 марта 2026 г.

ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.)

Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025.

Представлены материалы 35-й Международной конференции «ГрафиКон 2025», проходившей на базе Поволжского государственного технологического университета. В сборник вошли доклады участников конференции, посвященные методам и технологиям компьютерного анализа изображений, визуальной и когнитивной аналитики, 3D-реконструкции, визуальной навигации и человеко-машинного взаимодействия, виртуальной и дополненной реальности, распознавания образов и др. Издание адресовано сотрудникам научно-исследовательских и образовательных организаций, специалистам предприятий ИТ-индустрии, аспирантам, студентам. ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.

Генерация правдоподобных снимков микроструктур композитного сплава WC/Co при помощи нейронных сетей

Каграманян Д. Г., В кн.: ТЕЗИСЫ XXVI ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ.: [б.и.], 2025.

Исследование статистических свойств микроструктур композитных материалов проводится путем анализа микрофотографий срезов материала. Часто анализ снимков может быть ограничен из-за малого размера выборки снимков. В работе исследуется возможность создания искусственных микроструктур с помощью генеративных нейронных сетей: диффузионная сеть и GAN. Мы хотим ответить на вопрос, можно ли при помощи генеративных сетей усиливать статистические свойства исходных данных. ...

Добавлено: 8 февраля 2026 г.

Моделирование трещин композитного сплава WC/CO

Каграманян Д. Г., В кн.: ВНКСФ-29: Двадцать девятая Всероссийская научная конференция студентов-физиков и молодых учёных. Материалы конференции. Информационный бюллетень. Москва – Пушкино – Черноголовка – Дубна, 2025.: Ростов н/Д: Южный федеральный университет, 2025. С. 150–151.

Понимание природы распространения трещин играет важную роль при создании материалов из композитных сплавов. На стадии спекания крайне важно знать характеристики сплава, которые потенциально могут привести к распространению трещин. Наша цель расширить существующие методы, чтобы предоставить более подробную информацию о свойствах и характеристиках трещин. Мы предлагаем новый метод анализа трещин, основанный на современных алгоритмах и больших ...

Добавлено: 7 февраля 2026 г.

Method of Critical Set construction for Successive Cancellation List Decoder of Polar Codes Based on Deep Learning of Neural Networks

Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.

The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...

Добавлено: 26 января 2026 г.

High-accuracy eosinophil detection in eosinophilic esophagitis histological images using machine learning model YOLO11

Astaf’ev A. V., Maslenkina K. S., Mikhaleva L. M. и др., Доказательная гастроэнтерология 2025

Цель исследования. Оценить эффективность модели машинного обучения (МО) с трансформерной архитектурой YOLO11 (и ее дообученной версии) для автоматизированной сегментации и детекции эозинофилов на гистологических изображениях с различным качеством фиксации, окрашивания тканей и срезов в условиях рутинной клинической практи- ки, для улучшения точности диагностики эозинофильного эзофагита (ЭоЭ). Материал и методы. Проведен многоцентровый ретроспективный анализ гистологических изображений, полученных ме- тодом ...

Добавлено: 23 декабря 2025 г.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПОДХОДЫ К ВОССТАНОВЛЕНИЮ ТРЕХМЕРНОЙ ПОЗЫ ЧЕЛОВЕКА ПО ДВУМЕРНЫМ ДАННЫМ

Белаш В. А., В кн.: Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025 = И74 Information Technologies and Systems 2025 (ITS 2025) : материалы междунар. науч. конф., Минск, 19 нояб. / редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2025. – 306 с. ISBN 978-985-543-858-9.: [б.и.], 2025.

В статье исследованы современные нейросетевые подходы для восстановления трехмерной позы человека на основе двумерных данных. Рассматриваются такие нейросетевые архитектуры, как SPIN, VideoPose3D и PoseFormer. Проведен их сравнительный анализ. Выявлено, что модели, использующие временной контекст (VideoPose3D, PoseFormer), демонстрируют преимущества при анализе динамических движений по сравнению со статическими методами (SPIN). ...

Добавлено: 3 декабря 2025 г.

2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision

[б.и.], 2026.

Добавлено: 24 ноября 2025 г.

2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)

Dalian: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 ноября 2025 г.