Нейросетевая модель распознавания человека по лицу в видеопоследовательности с оценкой полезности кадровстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science

Информация о цитировании статьи получена из Scopus, Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 4 января 2018 г.

Работа с статьей


[1] Никитин М. Ю., Конушин В. С., Конушин А. С. Нейросетевая модель распознавания человека по лицу в видеопоследовательности с оценкой полезности кадров // Компьютерная оптика. — 2017. — Т. 41, № 5. — С. 732–742. Данная работа посвящена задаче распознавания людей по лицу в видеопоследовательности. В работе предложена нейросетевая модель, которая для входного набора изображений лица человека строит компактное признаковое представление фиксированной размерности. Предложенная модель состоит из двух частей: модуль распознавания по изображению лица и модуль оценки качества изображения лица. Признаковые представления кадров из входного набора, полученные в результате работы модуля распознавания, агрегируются с учетом их полезности, которая оценивается модулем оценки качества. Визуальный анализ выявил, что предложенная нейронная сеть учится использовать больше полезной информации с изображений высокого качества и меньше – с размытых или перекрытых изображений. Экспериментальная оценка на базах YouTube Faces и IJB-A показала, что предложенный метод объединения признаков на основе оценок полезности изображений позволяет повысить качество распознавания по сравнению с базовыми методами агрегации. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть