Отрывок: Также была проведена серия исследований по решению рассматриваемой задачи как задачи классификации. Существует два подхода к классификации возраста – определение точного возраста и определение возрастной группы. Классификация точного возраста подразумевает разбиение на 80 классов, в то время как классификация возраста по группам – разбиение на возрастные группы, например, (0,6); (7,12) и так далее. ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Колодин В. К. | ru |
dc.contributor.author | Савельев Д. А. | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | анализ цифровых изображений | ru |
dc.coverage.spatial | определение возраста человека | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание возраста | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.creator | Колодин В. К., Савельев Д. А. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-03 15:45:39 | - |
dc.date.available | 2023-10-03 15:45:39 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\541222 | ru |
dc.identifier.citation | Колодин, В. К. Особенности использования свёрточных нейронных сетей для распознавания возраста человека по изображению лица / В. К. Колодин, Д. А. Савельев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 040452. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Osobennosti-ispolzovaniya-svertochnyh-neironnyh-setei-dlya-raspoznavaniya-vozrasta-cheloveka-po-izobrazheniu-lica-105723 | - |
dc.description.abstract | Исследуются влияние различныхфакторов на результат обучения свёрточных нейронныхсетей при решении задачи определения возраста человека.Рассматривается разные подходы к решению задачи, в томчисле различные конфигурации нейронных сетей иразличные интерпретации исходной задачи. Былопоказано, что при использовании функции активацииSwish и распределения возрастов [-1, 1], а такжеархитектуры сети EfficientNetV2_B1 возможно уменьшитьошибку распознавания на 43 %. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Особенности использования свёрточных нейронных сетей для распознавания возраста человека по изображению лица | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 040452 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | Также была проведена серия исследований по решению рассматриваемой задачи как задачи классификации. Существует два подхода к классификации возраста – определение точного возраста и определение возрастной группы. Классификация точного возраста подразумевает разбиение на 80 классов, в то время как классификация возраста по группам – разбиение на возрастные группы, например, (0,6); (7,12) и так далее. ... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1920-9_2023-040452.pdf | 258.34 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.