title: Face recognition with neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Голокоз Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Golokoz Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сугоняев Андрей Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sugonaev Andrej Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:53Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 049955
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26021
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе предложен метод повышения производительности систем распознавания лиц, применяющих сверточные нейронные сети, за счет перехода от классической схемы распознавания - детектирование, выравнивание, извлечение сверточных признаков, классификация - к одношаговой архитектуре. Описывается архитектура сверточной нейронной сети, основанная на архитектуре, применяемой в задаче детектирования объектов. Представлены методы, которые помогают эффективно обучать описанную нейронную сеть, а также предоставляют возможность применения специализированных для распознавания лиц техник. Проводится сравнение предложеной архитектуры с традиционной многошаговой архитектурой.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper explores the ways of speeding up face recognition systems, based on convolutional neural networks, by switching from  the traditional pipeline - face detection, face alignment, feature extraction, classification - to oneshot framework. It describes the architecture of a convolutional neural network, based on real-time object detection architecture. Methods that help effectively train the described neural network are presented, as well as methods that can ease implementation of specialized face recognition techniques. A comparison of the proposed architecture with the traditional multistage approach is given.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание лиц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектирование объектов в реальном времени
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: face recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: real-time object detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Face recognition with neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание лиц с помощью нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26021/1/Diplom.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 3,77 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Sugoniaev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26021/2/reviewSV_otzyv_Sugoniaev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 259,22 kB