title: Detection and recognition of consumer goods in images based on convolutional neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Терехов Андрей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Луценко Александр Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lutsenko Alexander
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Доктор физико-математических наук, профессор А.Н.Терехов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor A.N.Terekhov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:16:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:16:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 015591
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4683
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Луценко А. Н.
  Обнаружение и распознавание потребительских товаров на изображениях на основе свёрточных нейронных сетей
  Математической обеспечение и администрирование информационных систем, Кафедра системного программирования
  Научный руководитель: д.ф.-м. н., профессор Терехов А.Н.
  
  В работе исследуется задача обнаружения и распознавания товаров (а именно напитков) на фотографиях магазинных прилавков. Предложен гибридный подход к обнаружению напитков, сочетающий гистограммы ориентированных градиентов и свёрточные нейроные сети. Алгоритм, используя специфику задачи, превосходит известные неспециализированные методы по точности.
  Спроектированы и обучены нейронные сети, распознающие определённые виды напитков. 
  
  Использовано источников: 8
  Луценко, А. Н. Обнаружение и распознавание потребительских товаров на изображениях на основе свёрточных нейронных сетей: бакалаврская работа: защищена 06.06.2016 / Луценко Александр Николаевич. – СПб., 2016. – 28 с. – Библиогр.: с. 28.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Alexander Lutsenko
  Detection and recognition of consumer goods in images based on convolutional neural networks
  Software Engineering Chair
  Scientific supervisor: prof. Andrey Terekhov
  
  In this work we study the problem of detection and recognition of goods (specifically drinks) in photos of shop counters. We propose a hybrid approach to beverage detection combining histograms of oriented gradients and convolutional neural networks. Benefiting from specifics of the problem, the algorithm outperforms known general purpose methods in terms of accuracy.
  Neural networks that recognize certain types of beverages were designed and trained.
  
  Sources used: 8
  Lutsenko A. Detection and recognition of consumer goods in images based on convolutional neural networks: bachelor's thesis: defended on 06.06.2016 / Alexander Lutsenko. – SPb., 2016. – 28 p. – Bibliography: p. 28.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detection and recognition of consumer goods in images based on convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Обнаружение и распознование потребительских товаров на изображениях на основе свёрточных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4683/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,35 MB
resources.filename: reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4683/2/reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,37 kB
resources.filename: reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4683/6/reviewSV_st003585_Terexov_Andrej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,08 kB