Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням
Розглядається задача розпізнавання за обличчям людини з використанням великих баз даних. Пропонуються і досліджуються два методи – головних компонент і метод виділення ознак за допомогою вейвлет-перетворення вхідних зображень з подальшим використанням головних компонент. Показано, що якість розпізн...
Збережено в:
Дата: | 2010 |
---|---|
Автори: | , |
Формат: | Стаття |
Мова: | Ukrainian |
Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
Назва видання: | Штучний інтелект |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56126 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням / Ю.В. Крак, К.С. Кручинін // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 76-85. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraineid |
irk-123456789-56126 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
irk-123456789-561262014-02-12T03:10:46Z Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням Крак, Ю.В. Кручинін, К.С. Моделирование объектов и процессов Розглядається задача розпізнавання за обличчям людини з використанням великих баз даних. Пропонуються і досліджуються два методи – головних компонент і метод виділення ознак за допомогою вейвлет-перетворення вхідних зображень з подальшим використанням головних компонент. Показано, що якість розпізнавання цих методів приблизно однакова, при цьому попередня вейвлет- обробка дозволяє значно зменшити кількість вхідної інформації, що важливо для роботи в режимі реального часу. Рассматривается задача распознавания по лицу человека с использованием больших баз данных. Предлагаются и исследуются два метода – главных компонент и метод выделения признаков с помощью вейвлет-преобразования исходных изображений с дальнейшим использованием главных компонент. Показано, что качество распознавания этих методов приблизительно одинаковое, при этом предварительная вейвлет-обработка позволяет значительно уменьшить количество исходной информации, что важно для работы в режиме реального времени. The problem of human face recognition with the use of large databases is consideration. Two methods – principal component and method of features extraction from initial images wavelet-transformation with the follow-up use of principal component are proposed and investigated. It is shown that recognition quality of these methods is approximate identical, herewith wavelet precomputation allows considerably to decrease of initial information quantity, that is important for real time mode application. 2010 Article Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням / Ю.В. Крак, К.С. Кручинін // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 76-85. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56126 004.932.751 uk Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
collection |
DSpace DC |
language |
Ukrainian |
topic |
Моделирование объектов и процессов Моделирование объектов и процессов |
spellingShingle |
Моделирование объектов и процессов Моделирование объектов и процессов Крак, Ю.В. Кручинін, К.С. Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням Штучний інтелект |
description |
Розглядається задача розпізнавання за обличчям людини з використанням великих баз даних. Пропонуються і досліджуються два методи – головних компонент і метод виділення ознак за допомогою вейвлет-перетворення вхідних зображень з подальшим використанням головних компонент. Показано, що якість розпізнавання цих методів приблизно однакова, при цьому попередня вейвлет- обробка дозволяє значно зменшити кількість вхідної інформації, що важливо для роботи в режимі реального часу. |
format |
Article |
author |
Крак, Ю.В. Кручинін, К.С. |
author_facet |
Крак, Ю.В. Кручинін, К.С. |
author_sort |
Крак, Ю.В. |
title |
Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням |
title_short |
Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням |
title_full |
Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням |
title_fullStr |
Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням |
title_full_unstemmed |
Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням |
title_sort |
попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням |
publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
publishDate |
2010 |
topic_facet |
Моделирование объектов и процессов |
url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56126 |
citation_txt |
Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення задачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням / Ю.В. Крак, К.С. Кручинін // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 76-85. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
series |
Штучний інтелект |
work_keys_str_mv |
AT krakûv poperednâvejvletobrobkaívikoristannâmetodugolovnihkomponentdlâviríšennâzadačíídentifíkacííosobizafotografíčnimzobražennâm AT kručinínks poperednâvejvletobrobkaívikoristannâmetodugolovnihkomponentdlâviríšennâzadačíídentifíkacííosobizafotografíčnimzobražennâm |
first_indexed |
2023-10-18T18:26:58Z |
last_indexed |
2023-10-18T18:26:58Z |
_version_ |
1796144240905945088 |