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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
Hauptverfasser: Палій, І.О., Саченко, А.О., Антощук, С.Г., Бурак, Т.О.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56555
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung: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