ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Медведев А.С. Исследование программной модели свёрточной нейронной сети при распознавании лиц на снимках из видеопотока

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.

    Научный руководитель: к.т.н., проф. Федяев Олег Иванович

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

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2015 г.

    Научный руководитель: к.ф.-м.н., доц. Ручкин Константин Анатольевич

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

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Научный руководитель: к.т.н., доц. Федяев Олег Иванович

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

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

    Научный руководитель: к.т.н., доц. Федяев Олег Иванович

  5. Фёдоров А.В. Исследование методов контурной сегментации для построения системы оптического распознавания символов

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010 г.

    Научный руководитель: к.т.н., доцент кафедры ПМиИ Федяев О.И.

  6. Костецкая Г.Ю. Исследование программной модели сверточной нейронной сети для распознавания изображений человеческих лиц.

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010 г.

    Научный руководитель: доцент, кандидат технических наук Федяев Олег Иванович

    7. Научные работы и статьи

  7. Human action recognition method based on conformal geometric algebra and recurrent neural network

    Авторы: Nguyen N.H.V., Pham M.T., Do Ph.H., Pham C.T., Tachibana K.

    Описание: В данной статье предложены некоторые методы, позволяюще одновременно уменьшить размерность данных и вычислительную сложность при машинном обучении.

  8. Deep neural network for human face recognition

    Авторы:Gupta.P., Saxena N., Sharma M., Jagriti Ja.

    Описание: В статье предлагается новый способ использования глубоких нейронных сетей для распознавания лиц.

  9. Распознавание частей человеческого тела глубокими нейронными сетями

    Авторы:Сергеев Н.С., Чеховский Д.В.

    Описание: В данной статье рассмотрены основные методы обнаружения частей человеческого тела с использованием глубоких нейронных сетей, а также по каждому из методов представлено описание с представлением внутренней структуры и выделены ключевые особенности работы алгоритмов.

  10. Особенности разработки системы распознавания лиц с помощью FACE RECOGNITION

    Автор:Козинцев П.А.

    Описание: В данной статье описывается мобильная система, основной функцией которой является распознавание лиц.

  11. Распознавание лиц с помощью нейронной сети

    Автор:Жемейцев Д.А.

    Описание: В данной статье рассматриваются основы автоматизации систем в различных отраслях производства

  12. Применение свёрточных нейронных сетей для решения задачи распознавания лиц

    Авторы:Сысоев В.В., Шестова Е.А.

    Описание: В данной статье рассмотрены архитектура и принцип работы свёрточных нейронных сетей, а также редставлен способ обучения свёрточных нейронных сетей на основе алгоритма обратного распространения ошибки в задачах распознавания лиц.

  13. Разработка интеллектуальной системы для распознавания лиц на основе нейронных сетей

    Авторы:Истратова Е.Е., Достовалов Д.Н., Бухамер Е.А.

    Описание: В данной статье представлена разработка системы идентификации лиц с использованием технологии компьютерного зрения, в основе которой был заложен метод создания сложных архитектур с использованием различных признаков с дополнительными алгоритмами.

  14. Распознавание лиц на основе нейронных сетей

    Авторы:Зорин А.В., Суханова А.Н.

    Описание: В данной статье рассмотрен метод распознавания лиц на основе нейронных сетей, приведена структура нейронов и слоев нейронной сети, представлены архитектура и математическое описание сверточной нейронной сети, а также принципы её работы

  15. Распознавание лиц по фотографии с помощью нейронных сетей

    Автор:Алексеева Н.С.

    Описание: В статье описывается модификация и применение программы для распознания лиц по фотографии.

  16. Исследование возможности применения нейронных сетей для восстановления изображения лица в системах распознавания

    Авторы:Маркин Е.И., Зупарова В.В., Мартышкин А.И.

    Описание: В данной статье исследуется использование нейронных сетей, в частности генеративной состязательной сети ( GAN ), для решения задачи восстановления изображения лица, закрытого медицинской маской, для повышения точности распознавания лица.

  17. Распознавание лиц из видеопотока с помощью свёрточной нейронной сети

    Авторы:Ткачёв Н.М., Федяев О.И.

    Описание: В статье рассмотрена задача распознавания лица человека на основе свёрточной нейронной сети, который реализован в режиме реального времени, на методе Виола-Джонса. Также рассмотрена свёрточная нейронная сеть модели VGGFace, которая формирует признаки лица человека.

  18. Designing a neural network identification subsystem in the hardware-software complex of face recognition

    Авторы:Voronov V.I., Zharov I.A., Bykov A.D., Trunov A.S., Voronova L.I.

    Описание: В статье рассмотрены методы и модели для распознавания лица на изображении и в видеопотоке. В качестве базового метода выбрана глубокая нейронная сеть, рассмотрены основные достоинства и недостатки выбранного подхода.

  19. Neural Network Based Complex Visual Information Processing: Face Detection and Recognition

    Авторы:Vaclav Zacek, Eva Volna, Jaroslav Zacek

    Описание: Данная работа посвящена проблеме обнаружения и распознавания лиц. Работа разделена на три основные категории. Первая часть посвящена обнаружению лиц в ограниченных условиях. Вторая часть посвящена созданию другого подхода к распознаванию. Третья посвящена тестированию с роботизированными устройствами.

  20. A Novel Neural Network Method for Face Recognition With a Single Sample per Person

    Авторы:Mohamed Abdelmaksoud, Emad Nabil, Ibrahim Farag, Hala Abdel Hameed

    Описание: В данной работе предложен метод, который решает проблемы, связанные с распознаванием лиц с помощью SSPP (Single Sample Per Person - распознавание лиц с использованием только одного образца на человека).

  21. A Lightweight Face Recognition Model Using Convolutional Neural Network For Monitoring Students In E-Learning

    Автор:Long D.T.

    Описание: В данной работе предлагается дизайн модели свёрточной нейронной сети с умеренной сложностью, но при этом обеспечивающий качество и эффективность распознавания лиц.

  22. The FaceChannel: A Fast and Furious Deep Neural Network for Facial Expression Recognition

    Авторы:Pablo Barros, Nikhil Churamani, Alessandra Sciutti1

    Описание: В данной статье представлено решение проблемы труднозатратного обучения глубоких нейронных сетей путем формализации FaceChannel, легкой нейронной сети, которая имеет гораздо меньше параметров, чем обычные глубокие нейронные сети.

  23. Analysis Of Computer Vision Technologies In The Field Of Face Recognition In A Digital Video Signal

    Авторы:Zhilenkov I., Shumeyko.I

    Описание: В статье рассмотрены возможности применения искусственного интеллекта в области распознавания человеческого лица в цифровом видеосигнале, приведены результаты литературного обзора технологий компьютерного зрения в рассматриваемой области, а также проведен анализ актуальности развития технологий распознавания человеческого лица в цифровом видеосигнале.

  24. Meta-neural-network for real-time and passive deep-learning-based object recognition

    Авторы:Jingkai Weng, Yujiang Ding, Chengbo Hu, Xue-Feng Zhu, Bin Liang, Jing Yang1, Jianchun Cheng

    Описание: В данной статье демонстрируется пассивная и малогабаритная мета-нейронная сеть для распознавания сложных объектов в реальном времени путем анализа акустического рассеивания.

  25. Facial expression recognition algorithm based on deep convolution neural network

    Авторы:Ivanovsky L., Khryashchev V., Lebedev A., Kosterin I.

    Описание: В данной работе представлены алгоритмы распознавания улыбки и выражения лица, а также разработанные алгоритмы основаные на реализации относительно нового подхода в области глубокого машинного обучения - свёрточной нейронной сети.

  26. Видеорегистрация присутствия студентов в аудитории с помощью нейросетевого распознавания лиц

    Автор:Федяев О.И.

    Описание: Данная статья посвящена видеоконтролю присутствия студентов на учебном занятии с помощью компьютерного зрения в режиме реального времени. Признаки лица человека формируются свёрточной нейронной сетью. Идентификация личности происходит по косинусному сходству признаков лиц.

  27. Разработка программной системы распознавания лиц на основе нейросети типа неокогнитрон

    Авторы:Тырса С.В., Федяев О.И.

    Описание: В данной статье рассмотрены основные методологии распознавания лиц на фотографии. Изучены современные средства распознавания, а также редложен метод распознавания лиц на изображении с помощью многослойной нейронной сети типа неокогнитрон.

  28. Современное решение проблемы распознавания лиц на основе нейронных сетей

    Авторы:Чернышов Б.С., Фоминых И.Д., Рудак Л.В., Федяев О.И.

    Описание: В статье описаны современные способы решения следующих проблем задачи распознавания лиц: выделение и выравнивание лица, генерация из получившегося изображения векторного идентификатора лица и определение человека по идентификатору.

  29. 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, а также на основе объектно-ориентированного анализа разработана логическая структура свёрточной нейронной сети в виде диаграммы классов на языке UML.

  30. Research on face recognition technology based on improved yolo deep convolution neural network

    Авторы:Fan Y., Luo Y., Chen X.

    Описание: В данной статье редлагается метод распознавания лиц, основанный на улучшенной нейронной сети глубокой свертки YOLOv3.

  31. Глубокие нейронные сети для решения задачи распознавания лиц по фотоизображению

    Авторы:Габдиев Ф.Ф., Сметанина О.Н., Сазонова Е.Ю.

    Описание: В статье определено место нейронных сетей в задаче распознавания образов. Приведены архитектуры нейронных сетей, такие как неокогнитрон, автокодировщик, кресцептрон, очень глубокий обучатель, глубокие сети доверия, сеть долго-краткосрочной памяти, сети Inception, описана история их развития.

    32. Техническая и справочная литература

  32. Neural Networks and Deep Learning By Michael Nielsen

    Описание: Данная книга описывает основные понятия, лежащие в основе нейронных сетей и глубокого обучения.

  33. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс

    Описание: В данной книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей, а также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов.

  34. Make Your Own Neural Network Download by Tariq Rashid

    Описание: Данная книга раскрывает математические принципы, лежащие в основе нейронных сетей.

  35. A Brief Introduction to Neural Networks by David Kriesel

    Описание: В данной книге представлен всеобъемлющий обзор нейронных сетей простым языком.

  36. Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop

    Описание: Данный учебник отражает последние достижения, обеспечивая всестороннее введение в области распознавания образов и машинного обучения.

  37. On the Origin of Deep Learning

    Описание: Данная статья представляет собой обзор истории эволюции моделей глубокого обучения. Она охватывает период от генезиса нейронных сетей, когда изучалось ассоциативное моделирование мозга, до моделей, доминирующих в последнее десятилетие исследований в области глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети, глубокие сети убеждений и рекуррентные нейронные сети.

  38. Deep Learning by Ian Goodfellow

    Описание: Данная книга является единственной исчерпывающей книгой в этой области. В тексте аккумулирован математический бэкграунд, рассматриваются важные концепции линейной алгебры, теории вероятностей, теории информации и машинного обучения.

  39. Emotion recognition a pattern analysis approach by Amit Konar and Aruna Chakraborty

    Описание: Данная книга содержит подробные и глубокие методологии исследования различных модальностей распознавания эмоций, включая выражение лица, голос и биопотенциальные сигналы.

  40. Neural Networks and Deep Learning by Charu C. Aggarwal

    Описание: Данная книга описывает существующие нейронные сети, в том числе и забытые многими RBF - сети и самоорганизующиеся карты Кохонена, поскольку они обладают большим потенциалом во многих приложениях.

  41. Reinforcement Learning: An Introduction by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto

    Описание: Этот вводный учебник по обучению с подкреплением предназначен для инженеров и ученых в области искусственного интеллекта, исследования операций, нейронных сетей и систем управления.

    42. Специализированные сайты, блоги и порталы

  42. Википедия

    Описание: Свободная энциклопедия, в которой предоставленно множество статьей на различные темы.

  43. Блог Faceter

    Описание: Блог в котором предоставленны различные статьи на темы компьютерного зрения, распознавания образов, видеонаблюдения и нейронных сетей.

  44. Neurohive

    Описание: Сайт который освещает технологии искусственного интеллекта.

  45. Training Data Journal

    Описание: Сайт на котором представленны различные статьи и переводы статьей связанные с нейронными сетями, распознаванием образов,и искусственным интеллектом.

  46. Учебник по машинному обучению

    Описание: Онлайн-учебник по машинному обучению от школы анализа данных — для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML.

  47. DeepGrid

    Описание: Сайт Джефкина Кафуна, исследователя и инженера-программиста, на котором представленны статьи связанные с нейронными сетями и глубоким обучением.

  48. Habr

    Описание: Портал пользовательских статей, связанных с IT сферой.

  49. Cyberleninka

    Описание: Научная электронная библиотека, в которой предоставленны научные публикаций.

  50. Elibrary

    Описание: Научная электронная библиотека, которая представляет крупнейшую в России полнотекстовую базу данных научных журналов от ведущих российских академических, университетских, отраслевых и коммерческих издателей.