Buchumschlag

Improving face recognition models using convolutional neural networks, metric learning and optimization methods

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2021
Hauptverfasser:	A. M. Litvynchuk, L. V. Baranovska
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	2021
Schriftenreihe:	International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»
Online Zugang:	http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001277105
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine \| LibNAS

Institution

Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS

Ähnliche Einträge

Improving face recognition models using metric learning, learning rate schedulers, and augmentations
von: A. M. Litvynchuk, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Ukrainian dactyl alphabet gesture recognition using convolutional neural networks with 3D convolutions
von: S. S. Kondratiuk
Veröffentlicht: (2019)

Simple architecture of convolution neural network for handwritten digit recognition
von: V. V. Lukovich
Veröffentlicht: (2013)

Developing a semantic image model using machine learning based on convolutional neural networks
von: P. I. Andon, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Developing a semantic image model using machine learning based on convolutional neural networks
von: Andon, P.I., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Ukrainian dactyl alphabet gesture recognition using cross platform software and convolutional neural networks
von: S. S. Kondratiuk
Veröffentlicht: (2019)

Optimization methods for face recognition algorithmes
von: Sitkov, I.P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Development and research of a modified convolutional neural network for malaria cell pattern recognition
von: Федорченко, Є. М., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Face recognition based on machine learning algorithms
von: N. B. Shakhovska, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Using convolutional neural networks for breast cancer diagnosing
von: M. Naderan, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
von: Mustafayev, E., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Comparative Analysis of the Application of Multilayer and Convolutional Neural Networks for Recognition of Handwritten Letters of the Azerbaijani Alphabet
von: E. Mustafayev, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects
von: Berestovskii, A. E., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Intelligent recognition and integration of graphical elements into virtual surrounding within augmented reality using hybrid convolutional neural networks
von: V. Sineglazov, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Analyzing the models of speech recognition on the basis of neural networks of deep learning for examination of digital phonograms
von: V. I. Solovev, et al.
Veröffentlicht: (2021)

A Convolutional Neural Network Model and Software Tool for Classifying the Presence of a Medical Mask on a Human Face
von: Hryhorenko, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Study of stochastic gradient methods for optimization of algorithms of learning artificial neural networks
von: T. A. Samoljuk
Veröffentlicht: (2017)

Neural network modeling of graphic recognition processes
von: Ye. M. Chichirin, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Using an ensemble of convolutional neural networks to process remote sensing data
von: E. E. Marushko, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Information technology for the early diagnosys of pneumonia using convolutional neural networks
von: P. M. Radjuk, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Convolutional neural network model and software for classification of typical pests
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Application of convolutional neural networks for improving the accuracy of multistatic localization of radio emission sources
von: Dziuba, Volodymyr
Veröffentlicht: (2025)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural Network Technologies in the Problem of Handwriting Recognition
von: A. D. Goltsev, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Histological and cytological images classification based on convolutional neural networks
von: O. M. Berezkyi, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Optimization of autotuning of programs using neural networks
von: Yu. Doroshenko, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Analysis of remote sensing images by methods of convolutional neural networks and marked random point fields
von: Ya. Kosarevych, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Neural networks&#039; learning process acceleration
von: L. Katerynych, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Structural and Parametric Synthesis of Deep Learning Neural Networks
von: V. M. Syniehlazov, et al.
Veröffentlicht: (2020)

A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
von: Subbotin, S. A., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Convolutional neural networks in tasks of agricultural vegetation state monitoring on aerial images
von: V. V. Ganchenko, et al.
Veröffentlicht: (2018)

A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
von: S. O. Subbotin, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Optimization of auto-tuning of programs using neural networks
von: Doroshenko, А.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Two dimensional model of learning in spiking neural networks with homeostasis and reward
von: V. M. Osaulenko
Veröffentlicht: (2017)

Criteria for Comparison of Recognition Models Based on Neural Networks and Analysis of Their Mutual Relations
von: S. A. Subbotin
Veröffentlicht: (2014)

Analysis of satellite data time series for forest monitoring using neural networks based on three-dimensional convolutions
von: A. Shelestov, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convolutional Neural Networks for Determining the Ion Beam Impact on a Space Debris Object
von: M. O. Redka, et al.
Veröffentlicht: (2023)

English Accent Recognition Using Deep Machine Learning
von: A. V. Manokhin, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Machine-learning methods for text named entity recognition
von: Marchenko, O.O.
Veröffentlicht: (2018)