Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Логическая модель свёрточной нейронной сети для распознавания лица человека

    Авторы: А.С. Медведев, О.И. Федяев

    Описание: В статье рассмотрена задача распознавания лица человека на основе свёрточной нейронной сети. Выполнен анализ параметров структуры свёрточной нейронной сети и модели нейронов для разных слоёв.

    Источник: Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2018) Сборник материалов II Международной научно-практической конференции (студенческая секция). — Донецьк, ДонНТУ — 2018, Том 1, с. 76-81.

  2. Системавыделения лиц в видеопотоке с применением алгоритма Виолы-Джонса

    Авторы:А.И. Подлесный, А.С. Медведев, О.И. Федяев

    Описание: В работе рассматривается разработка программной системы выделения лиц на изображении, позволяющей распознавать людей по их лицам.

    Источник: Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2016) Сборник материалов II Международной научно-практической конференции (студенческая секция). — Донецьк, ДонНТУ — 2016, Том 1, с. 66-70.

  3. Идентификация студента при дистанционном обучении посредством компьютерного распознавания лиц

    Авторы:А.С. Медведев, О.И. Федяев

    Описание: В работе рассматривается разработка программной системы распознавания лиц в видеопотоке.

    Источник: V Международная научно-техническая конференция "Современные информационные технологии в обраховании и научных исследованиях". СИТОНИ-2017 — Донецьк, ДонНТУ — 2017, Том 1, с. 239-243.

    4. Тематические статьи

  4. Использование сверточных сетей для распознавания рукописных символов

    Авторы: В.Г. Прохоров

    Описание: Рассмотрены особенности классического метода распознавания символов с помощью нейронных сетей. Предложен алгоритм распознавания символов, использующий сети свертки, отмечен ряд особенностей данного подхода. Приведены экспериментальные данные, иллюстрирующие эффективность предложенного алгоритма.

    Источник: Институт программных систем НАН Украины http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstr...

  5. Применение сверточной нейронной сети для распознавания рукописных цифр

    Авторы: О.П. Солдатова, А.А. Гаршин

    Описание: В статье исследуются возможности применения свёрточных сетей для распознавания рукописных цифр.

    Источник: Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева http://www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO34-2/13.pdf

  6. Implementation of Training Convolutional Neural Networks

    Авторы: L. Tianyi, F. Shuangsang, Z. Yuehui, Z. Jun, W. Peng

    Описание: Deep learning refers to the shining branch of machine learning that is based on learning levels of representations. Convolutional Neural Networks (CNN) is one kind of deep neural network. It can study concurrently. In this article, we gave a detailed analysis of the process of CNN algorithm both the forward process and back propagation.

    Источник: University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1506/1506.01195.pdf

  7. An Introduction to Convolutional Neural Networks

    Авторы: R. Nash, K. O'Shea

    Описание: The field of machine learning has taken a dramatic twist in recent times, with the rise of the Artificial Neural Network (ANN). These biologically inspired computational models are able to far exceed the performance of previous forms of artificial intelligence in common machine learning tasks.

    Источник: Department of Computer Science, Aberystwyth University https://www.researchgate.net/publication/285164623_An_Intro ...

  8. Применение сверточных нейронных сетей в задачах распознавания многопараметрических объектов

    Авторы: Н.А. Лагунов

    Описание: Представлена характеристика процессов распознавания сложных объектов, истории развития и сущности искусственных нейронных сетей, проанализированы архитектура и основные свойства сверточных нейронных сетей, варианты и перспективы использования рассмотренной логико-математической модели.

    Источник: https://cyberleninka.ru/article/v/primenenie-svertochnyh-neyronny

  9. Архитектура сверточных нейронных сетей

    Авторы: Я.Ю. Дорогой

    Описание: В статье рассмотрена архитектура обобщенных сверточных нейронных сетей, позволяющих использовать преимущества классических сверточных нейронных сетей с дополнительными возможностями нового класса в задачах распознавания человека по фотопортрету.

    Источник: http://www.it-visnyk.kpi.ua/wp-content/uploads/2012/08/54_36.pdf

    10. Переводы статей

  10. Student identification and problems of face recognition

    Авторы: A.S. Medvedev, L.V. Sosnina

    Описание: The article is devoted to the problem of face recognizing. Different approaches to this problem solving are studied there. It is necessary to underline that analysis of convolutional neural network showed a good result in images recognition and classification.

    Источник (англ.): V International Scientific and Technical Conference "Modern Information Technologies in Education and Scientific Research." SITONY-2017 - Donetsk, DonNTU - 2018, Volume 1, p. 428-429.