Ссылки по теме выпускной работы

Материалы магистров ДонНТУ

1. Умяров Н.Х. Нейросетевая система распознавания лица на снимке из видеопотока

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

   Руководитель: к.т.н., доц. Федяев О.И.

2. Исаенко А.П. Использование нейронных сетей для решения задач распознавания образов

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ

   Руководитель: Святный В.А.

3. Стадник А.С. Выявления схожего видеоматериала, используя методы распознавания образов

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010 год

   Руководитель: Хмелевой С.В.

4. Личканенко И.С. Исследование методов и поиск эффективного алгоритма для задачи распознавания номерных знаков транспортных средств

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2014 год

   Руководитель: доцент, к.т.н. Пчелкин В.Н.

5. Сова А.А. Распознавание лиц человека с помощью нейронной сети типа неокогнитрон

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 год

   Руководитель: доцент, к.т.н., Федяев О.И.

6. Федоров А.В. Исследование методов контурной сегментации для построения системы оптического распознавания символов

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 год

   Руководитель: доцент, к.т.н., Федяев О.И.

7. Шеремет Н.Н. Исследование и разработка адаптивного метода активных контуров для выделения объектов в видеопотоке

   Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2016 год

   Руководитель: к.ф.-м.н., доц. Ручкин К.А.

Научные работы и статьи

8. Логическая модель свёрточной нейронной сети для распознавания лица человека

   Авторы: Медведев А.С., Федяев О.И.

   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.

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

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

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

10. Идентификация студента при дистанционном обучении посредством компьютерного распознавания лиц

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

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

11. Классификатор изображений на основе свёрточной сети

    Авторы: Борисов Е.С.

    Описание: В этой статье рассматривается свёрточная нейронная сеть.

12. Использование видео-последовательностей для предобучения сверточных искусственных нейронных сетей

    Авторы: Мордвинцев А.С.

    Описание: Цель данной работы - исследовать возможности сверточных ней-ронных сетей для определения движения на последовательных кадрахвидео и генерации следующего, исходя только из одного последнегоснимка.

13. Применение свёртоных нейронных сетей для распознавания рукописных цифр

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

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

14. Использование свёртоных нейронных сетей для распознавания рукописных символов

    Авторы: Прохоров В.Г.

    Описание: В работе рассмотрены сверточные сети – один из подвидов нейронных сетей, который в значительной мере устраняет вышеописанные недостатки полносвязных нейронных сетей и гарантирует быстрое обучение и распознавание образов.

15. Обзор методов обучения свертоных нейронных сетей

    Авторы: Созыкин А.В.

    Описание:В статье представлен обзор истории развития и современного состояния методов обучению глубоких нейронных сетей. Рассматривается модель искусственной нейронной сети, алгоритмы обучения нейронных сетей, в том числе алгоритм обратного распространения ошибки, применяемый для обучения глубоких нейронных сетей.

16. Использование сверточных нейронных сетей для задачи классификации текстов

    Авторы: Рысьмятова А.А.

    Описание: В работе исследованы основные методы использования сверточных нейронных сетей для задачи классификации текстов.

17. Искусственные нейронные сети

    Авторы: Степанов П.П.

    Описание: В статье рассмотрена архитектура сверточных нейронных сетей

18. Применение сверточных нейронных сетей в распознавании образов на изображениях

    Авторы: ФИО авторов

    Описание: В докладе рассмотрено применение сверточной нейронной сети (СНС) для распознавания образов на изображениях, а также проблемы, связанные с этим и пути их решения.

Техническая и справочная литература

19. Компьютерное зрение. Современный подход

    Книга ориентирована на широкий круг читателей, интересующихся компьютерным зрением, в первую очередь — на студентов и преподавателей технических вузов, занимающихся вычислительной геометрией, компьютерной графикой, обработкой изображений, работой с изображениями вообще и робототехникой.

20. Компьютерное зрение

    В данной книге теоретические аспекты обработки зрительных данных рассматриваются с привлечением большого количества примеров из практических задач

21. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)

    Книга о сверточных нейронных сетях — это действительно очень важная книга, которую рекомендуют многие успешные разработчики.

22. Neural Networks: A Systematic Introduction

    Книга для тех кто хочет познакомиться с предметом машинного обучения, но и стать специалистом в этой области. В книге дается глубинное понимание концепции нейронных сетей.

23. Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

    Одна из лучших книг по основам машинного обучения, написанная за несколько лет до того, как нейросети обрели культовый статус.

24. Make Your Own Neural Network

    Пошаговое путешествие по математике нейронных сетей к созданию собственных сеток с помощью языка программирования Python.

25. Learning From Data

    Эта книга, дает полное представление о Machine Learning, технологии, позволяющей вычислительным системам адаптировать их производительность с накопленным опытом.

26. Курс Джефри Хинтона

    Данный курс дает фундаментальные основы теории нейронных сетей и их использования в машинном обучении, распознавании объектов, изображений и речи, сегментировании изображений, моделировании человеческой речи и движений.

27. Bay Area Deep Learning School

    Двадцатичастовая запись двухдневной конференции по глубокому обучению с выступлениями ведущих специалистов данной области.

28. Data Mining in Action

    Обширный русскоязычный видеокурс, 6 и 7 лекции которого посвящены нейронным сетям. Рекомендуется в сочетании с GitHub-репозиторием, содержащим большое количество интересных практических задач.

Специализированные сайты и порталы

29. Википедия

    Свободная энциклопедия, которую может редактировать каждый

30. Datasides

    Ресурс для людей, увлеченных созданием более разумного мира путем извлечения ценности из данных

31. Habr

    «Хабр» — крупнейший в Европе ресурс для IT-специалистов, издаваемый компанией «ТМ».

32. Neurohive

    Разрабатывают приложения и рассказывают о последних исследованиях в области нейронных сетей: computer vision, nlp, обработка фотографий, потокового видео и звука, дополненная и виртуальная реальность.

33. Towards Data Science

    Обмен концепциями, идеями и кодами

34. Adit Deshpande's blog

    Блог студента, который сейчас учится в Лос-Анджелесе и занимается информатикой. Увлечен знаниями в области информатики и машинного обучения.

35. Medium

    Medium - это издательская платформа, где люди могут читать важные, проницательные истории на темы, которые для них наиболее важны, и поделиться идеями с миром.

36. DataReview

    DataReview.info — информационно-образовательный портал, посвященный вопросам анализа и обработки данных.

37. Deep Neural Networks for Object Detection

    В этой статье рассматривается проблема обнаружения объектов с использованием СНС, которая не только классифицирует, но и точно локализующие объекты разных классов.

38. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

    В этой статье предложен простой и масштабируемый алгоритм обнаружения

39. Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

    В статье рассмотрено обнаружении объектов и классификации изображений среди различных алгоритмов. В этой рукописи также приводятся возможные улучшения.

40. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

    В этой работе представляется региональная сеть заявок (RPN), которая делится полным изображением сверточных функций с сетью обнаружения, что позволяет получить почти свободные предложения региона. RPN - полностью сверточный сеть, которая одновременно предсказывает оценки объектов и оценки объективности в каждой позиции. RPN обучается генерировать высококачественные предложения региона, которые используются Fast R-CNN для обнаружения.

41. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

    В статье представлен новый подход к обнаружению объектов под названием YOLO.

42. SSD: Single Shot MultiBox Detector

    В статье представлен метод обнаружения объектов в изображениях с использованием сверточной нейронной сети.

Youtube каналы посвященные теме машинного обучения

43. Machine Learning Express Course

    Экспресс-курсы по машинному обучению и нейроннным сетям

44. ТЕХНОСТРИМ

    ТЕХНОСТРИМ – это образовательный канал для IT специалистов. Здесь можно найти курсы по программированию, узнать передовые IT технологии, перенять опыт проектов, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.

45. Microsoft Developer Russia

    Официальный канал Microsoft для разработчиков, системных администраторов и всех, кто интересуется новыми технологиями.

46. Welch Labs

    Математика, наука и машинное обучение.

47. Сирадж Равал

    Канал посвященный вдохновлять и обучать разработчиков строить искусственный интеллект.

48. Fullstack Academy

    Академия Fullstack - это учебная школа по разработке программного обеспечения.

49. Deeplizard

    Создание искусственного интеллекта.

50. Thales Sehn Körting

    Сбор данных, распознавание образов, обработка изображений, дистанционное зондирование.