Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634794)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Инженерный журнал: наука и инновации  / №6 2013

Использование информации о динамике изменений человеческого лица для решения задач распознавания и классификации (50,00 руб.)

0   0
Первый авторГорин
ИздательствоМ.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана
Страниц15
ID276427
АннотацияРассмотрены подходы к решению задач распознавания и классификации людей в видеопотоке, описаны результаты антропологических исследований и возможность применения полученных результатов в рамках сферы компьютерного зрения. Произведен эксперимент, в котором сравниваются результаты распознавания и классификации двух подходов, основанных на анализе статической и динамической информации соответственно.
УДК004.93
Горин, С.В. Использование информации о динамике изменений человеческого лица для решения задач распознавания и классификации / С.В. Горин // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2013 .— №6 .— URL: https://rucont.ru/efd/276427 (дата обращения: 25.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Использование информации о динамике изменений человеческого лица УДК 004.93 Использование информации о динамике изменений человеческого лица для решения задач распознавания и классификации © С.В. Горин, А.С. Сулимов МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Москва 105005, Россия Рассмотрены подходы к решению задач распознавания и классификации людей в видеопотоке, описаны результаты антропологических исследований и возможность применения полученных результатов в рамках сферы компьютерного зрения. <...> Произведен эксперимент, в котором сравниваются результаты распознавания и классификации двух подходов, основанных на анализе статической и динамической информации соответственно. <...> Ключевые слова: компьютерное зрение, распознавание образов, классификация людей, локальные бинарные шаблоны. <...> Подходы к анализу человеческого лица в видеопотоке могут быть разделены на две группы в зависимости от обрабатываемой временной информации. <...> Первый подход основывается на обработке определенной последовательности кадров видеопотока как отдельных статических изображений. <...> Антропологические исследования в работах [1, 3, 4, 11] показали, что динамические изменения человеческого лица при ведении разговора, а также движения головы представляют ключевую информацию для решения задач классификации (гендерной, возрастной). <...> О’Тоул в исследовании [18], основываясь на физиологических особенностях человеческого лица и его изменении, выдвигает следующие принципы: • и статическая, и динамическая информация может быть использована для решения задач распознавания; • статическую информацию предпочтительно использовать для решения задач идентификации; • динамическая информация позволяет получить качественный результат в условиях меняющегося окружения (освещение, разрешение изображений); • модель, основанная на динамике изменений, требует больше времени на обучение; • модель, основанная на динамике изменений, предпочтительна для решения <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ