1. DSpace at Polessky State University
  2. Внеуниверситетские публикации ученых ПолесГУ / Publications of scientists of Polessky State University
  3. Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University
  4. Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University
Please use this identifier to cite or link to this item: https://rep.polessu.by/handle/123456789/29740
Title: Проектирование компьютерной системы распознавания лиц
Other Titles: Designing a computer facial recognition system
Authors: Шапалин, В.Г.
Николаенко, Д.В.
Янковский, И.А.
Shabalin, V.G.
Nikolaenko, D.V.
Yankovsky, I.A.
Keywords: распознавание лиц
матрица Габона
перспетрон
свёрточные нейронные сети
гистограмма направленных градиентов
антропометрические точки
face recognition
Gabon matrix
perceptron
convolutional neural networks
histogram of directional gradients
anthropometric points
Issue Date: 2022
Publisher: Донецк : ДНТУ
Citation: Шапалин, В.Г. Проектирование компьютерной системы распознавания лиц / В.Г. Шапалин, Д.В. Николаенко, И.А. Янковский // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2022) : сборник материалов IV Международной научно-практической конференции, Донецк, 29-30 ноября 2022 года: в 2 т. / Донецкий национальный технический университет [и др.]. - Донецк : ДНТУ, 2022. – Т. 1. - С. 236-240.
Abstract: В статье представлен краткий обзор современных методов распознавания лиц, включая отдельные алгоритмы для нахождения, нормализации и непосредственно распознавания человека в нормализованном изображении. Также рассмотрены способы распознавания с помощью машинного обучения и виды нейронных сетей, наиболее подходящие для решения данной задачи. Описано проектирование детектора, нормализатора и экстрактора сети.
Description: The article provides a brief overview of modern methods of face recognition, including separate algorithms for finding, normalizing and directly recognizing a person in a normalized image. The methods of recognition using machine learning and the types of neural networks that are most suitable for this task are also considered. The design of the detector, normalizer and network extractor is described.
Appears in Collections:Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Proektirovanie.pdf1.05 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.