Автор: Назаров Максим Александрович
-- Выберите тип документа для сортировки-- 3.54.1 Атлас 3.6.1 Библиография 3.23.2 Геоинформационная / картографическая система Дидактический материал по дисциплине (модулю) 3.6 Дополнительные информационные материалы 3.56.6 Журнал Издания, выпущенный под собственной редакцией (сборники научных трудов) 3.54 Иллюстративные и демонстрационные материалы 3.55.1 Инструкция, нормативный акт 3.43.1 Инструментальные средства 3.6.2 Интернет-публикация научно-популярного характера Календарный план воспитательной работы 3.54.3 Карта 3.54.2 Коллекция Комплект заданий с методическими материалами для демонстрационных экзаменов 3.52.3 Конспект лекций 3.52.3 Конспект лекций (на иностранном языке) Курс лекций 3.52.2 Лабораторный практикум 3.53.2 Методические рекомендации (материалы) преподавателям для проведения... 3.53.2 Методические указания (рекомендации) для обучающихся по изучению дисциплины... 3.53.2 Методические указания (рекомендации) на иностранном языке 3.53.2 Методические указания (рекомендации) по выполнению курсовых работ (проектов) методы оценки 3.56.3 Монография, изданная другими издательствами (наличие ISBN); Коллективная... 3.56.3 Монография, изданная зарубежными издательствами (наличие ISBN) 3.56.3 Монография, изданная российскими издательствами (наличие ISBN,... 3.54.4 Наглядное пособие Научная конференция с очным участием (с публикацией сборника в РИНЦ) 3.56 Научные материалы 3.55 Нормативные документы 3.56.4 Обзор 3.55.2 Образовательный стандарт 3.35.1 Оглавление печатных изданий Оценочные средства по дисциплине (модулю) 3.32.1 Полнотекстовая библиотека 3.32.2 Полнотекстовая библиотека вуза 3.35.2 Полнотекстовое издание Практикум 3.54.5 Презентация Программа практической подготовки с методическими материалами по специальности Рабочая программа воспитания по специальности Рабочая тетрадь студента по дисциплине (тетрадь с печатной основой) Рабочая тетрадь студента по дисциплине (тетрадь с печатной основой) (на... 3.6.4 Рекламно-информационная публикация 3.6.6 Руководство 3.56.7 Сборник статей, трудов 3.52.4 Сборник тестов (тестовых заданий) 3.52.1 Сборники задач (задачники) Сборники иностранных текстов Сборники контрольных заданий Сборники упражнений 3.23.3 Словарь основных терминов (глоссарий) 3.23.3 Словарь основных терминов (глоссарий) (на иностранном языке) 3.23.4 Справочник 3.23 Справочные материалы 3.56.5 Статья 3.6.7 Тематическая подборка материалов 3.53.3 Учебная программа 3.52.5 Учебник (с грифом ПГУ) 3.52.5 Учебник (с грифом ФУМО) 3.52.5 Учебник (с иным грифом) 3.53 Учебно-методические материалы Учебно-методический комплекс дисциплины/модуля Учебно-методическое пособие 3.52.5 Учебное пособие 3.52.5 Учебное пособие (с грифом ПГУ) 3.52.5 Учебное пособие (с грифом ФУМО) 3.52.5 Учебное пособие на иностранном языке 3.52.5 Учебное пособие на иностранном языке (с грифом ПГУ) 3.52 Учебные материалы 3.6.5 Хрестоматия 3.6.3 Электронная версия печатного издания 3.32 Электронные библиотеки 3.35 Электронные периодические издания 3.32.3 Электронный каталог библиотеки вуза 3.52.6 Электронный учебный курс 3.23.5 Энциклопедия
-- Выберите тип сортировки--
По названию (А-Я, по умолчанию)
По названию (Я-А)
По дате создания (возр.)
По дате создания (убыв.)
По дате издания (возр.)
По дате издания (убыв.)
Название: Решение задачи распознавания лиц с использованием алгоритма машинного обучения Тематика: техника Вид ресурса: электронное немультимедийное издание Тип ресурса: Статья Целевое назначение: Научное Целевая аудитория: Исследователь Аннотация: Целью данной статьи является обобщение полученного опыта разработки и
реализации нейронной сети для распознавания лиц. В основу нейронной сети входят
специальные алгоритмы машинного обучения. В качестве входных данных алгоритм
получает изображение с лицом одного человека или лицами нескольких людей, после
чего происходит поиск всех лиц в данном изображении с использованием гистограмм
направленных градиентов, ее результатом является фрагменты изображения, где
явно проглядываются базовые структуры лица или лиц. Для того, чтобы определить
уникальные черты лица, необходимо учитывать разность угла наклона лица и степень
его освещенности, для этого на выделенных фрагментах применяется алгоритм
оценки ориентиров для поиска 68 особых точек, которые существуют на каждом
лице, полученные точки дают возможность как можно лучше отцентрировать глаза
и рот для более точного кодирования. Кодирование изображения включает в себя
построение точной “карты лица” состоящей из 128 измерений. На основе полученных
результатов, сверточная нейронная сеть, используя алгоритм линейного
классификатора SVM, может определять соответствие между разными
фотографиями. Дата издания: 2018 Дата загрузки: 13.11.2018 Издательство: Воронежский институт высоких технологий (Воронеж)
