Нейромережний підхід до комп’ютерного розпізнавання облич

У даній статті представлено підхід до розпізнавання облич на основі комбінованого каскаду нейромережних класифікаторів, методу головних компонент та згорткової нейронної мережі. Наведено результати експериментальних досліджень етапів виявлення, визначення ракурсу та розпізнавання облич порівнян...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Штучний інтелект
Дата:2010
Автори: Палій, І.О., Саченко, А.О., Антощук, С.Г., Бурак, Т.О.
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56555
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:Нейромережний підхід до комп’ютерного розпізнавання облич / І.О. Палій, А.О. Саченко, С.Г. Антощук, Т.О. Бурак // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 378-387. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:У даній статті представлено підхід до розпізнавання облич на основі комбінованого каскаду нейромережних класифікаторів, методу головних компонент та згорткової нейронної мережі. Наведено результати експериментальних досліджень етапів виявлення, визначення ракурсу та розпізнавання облич порівняно з відомими методами. В данной статье представлен подход к распознаванию лиц на основе комбинированного каскада нейросетевых классификаторов, метода главных компонент и свернутой нейронной сети. Приведены результаты экспериментальных исследований этапов выявления, определения ракурса и распознавания лиц в сравнении с известными методами. The approach to face recognition based on the combined cascades of neural networks classifiers, main components and the convolutional neural networks method is presented. The results of experimental research of detection, face view recognition and identification in comparison with the known methods are given.
ISSN:1561-5359