Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1091153), страница 15

Файл №1091153 Диссертация (Распознавание лица на телевизионных изображениях при наличии искажающих факторов) 15 страницаДиссертация (1091153) страница 152018-01-18СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

2001. № 1. P. 511–518.17. Freund Y., Schapire R.E. Experiments with a new boosting algorithm //Machine Learning: Proc. of the 13th International Conference. 1996.P. 148–156.18. Dalal N., Triggs B. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection //Proc. of the IEEE Conference Computer Vision and Pattern Recognition.2005. P. 886–893.19.

Cerna L.R., Camara-Chaves G., Menotti D. Face Detection: Histogram ofOriented Gradients and Bag of Feature Method // Proc. of the InternationalConference on Image Processing, Computer Vision & Pattern Recognition(IPCV). 2013. 5 p.20. Zhu Q., Avidan S., Yeh M., Cheng K. Fast Human Detection Using a Cascadeof Histograms of Oriented Gradients // Proc. of the IEEE InternationalConference Computer Vision and Pattern Recognition. 2006. P. 1491–1498.11321.

Felzenszwalb P., McAllester D., Ramanan D. A Discriminatively Trained,Multiscale, Deformable Part Model // Proc. of the IEEE Conference onComputer Vision and Pattern Recognition. 2008. P. 1–8.22. Zhu X., Ramanan D. Face detection, pose estimation and landmarklocalization in the wild // Proc. of the IEEE Conference on Computer Visionand Pattern Recognition. 2012. 8 p.23. LeCun Y., Bottou L., Bengio Y., Haffner P. Gradient-based learning appliedto document recognition // Proc. of the IEEE.

1998. V. 86, no. 11.P. 2278-2324.24. Zhou E., Fan H., Cao Z., Jiang Y., Yin Q. Extensive Facial LandmarkLocalization with Coarse-to-fine Convolutional Network Cascade // Proc. ofthe International Conference on Computer Vision workshop on 300 Faces inthe-Wild Challenge, 2013. P. 386–391.25. Jain V. Learned-Miller E. FDDB: A Benchmark for Face Detection inUnconstrained Settings // Technical Report UM-CS-2010-009. Dept.

ofComputer Science, University of Massachusetts. 2010.26. Taigman Y., Yang M., Ranzato M., Wolf L. DeepFace: Closing the Gap toHuman-Level Performance in Face Verification // Proc. of the IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition. 2014.P.1701–1708.27. Kanade T. Picture processing system by computer complex and recognition ofhuman faces.

PhD thesis. Kyoto University, 1973.28. Brunelli R., Poggio T. Face recognition through geometrical features //European Conference on Computer Vision (ECCV). 1992. P. 792–800.29. Turk M., Pentland A. Eigenfaces for recognition // Journal of CognitiveNeuroscience. 1991. no. 3. P. 71–86.11430. Belhumeur P.N., Hespanha J., Kriegman D. Eigenfaces vs.

fisherfaces:recognition using class specific linear projection // IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence. 1997. V. 19. P. 711–720.31. Wiskott L., Fellous J., Krüger N., Malsburg C. Face recognition by elasticbunch graph matching // IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence. 1997. V. 19. P. 775–779.32. Messer K., Kittler J., Short J. Performance characterization of facerecognition algorithms and their sensitivity to severe illumination changes //Proc. of the International Conference on Biometrics (ICB).

2006. P. 1–11.33. Ojala T., Pietikäinen M., Harwood D. Performance evaluation of texturemeasures with classification based on Kullback discrimination of distributions// Proc. of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition(ICPR). 1994. V. 1. P. 582–585.34. Ahonen T., Hadid A., Pietikäinen M. Face recognition with local binarypatterns // Proc.

of the European Conference on Computer Vision (ECCV).2004. P. 469–481.35. Huang D., Shan C., Ardabilian M., Wang Y., Chen L. Local binary patternsand its application to facial image analysis: a survey // IEEE transactions onsystems, man, and cybernetics – part C: applications and reviews. 2011.V. 41, no. 6. P.

765–781.36. Петрук В.И., Самородов А.В., Спиридонов И.Н. Применение локальныхбинарных шаблонов к решению задачи распознавания лиц // ВестникМосковскогоим. Н.Э. Баумана.государственногоСер.техническогоПриборостроение.2011.университетаСпец.вып.Биометрические технологии. С.

58–63.37. Tan X., Triggs B. Enhanced Local Texture Feature Sets for Face RecognitionUnder Difficult Lighting Conditions // Proc. of the IEEE Transactions onImage Processing. 2010. V. 19(6). P. 1635–1650.11538. Hussain S., Triggs B. Visual recognition using local quantized patterns //Proc. of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2012.P. 716–729.39. Hussain S., Napoléon T., Jurie F.

Face recognition using local quantizedpatterns // Proc. of the British Machine Vision Conference. 2012. P. 1–11.40. Jafri R., Arabnia H.R. A survey of face recognition techniques // Journal ofInformation Processing Systems. 2009. V. 5. P. 41–68.41. Zhang W., Shan S., Gao W., Chen X., Zhang H. Local gabor binary patternhistogram sequence (LGBPHS): A novel non-statistical model for facerepresentation and recognition // Proc. of the IEEE International Conferenceon Computer Vision (ECCV). 2005. P.

786–791.42. Волченков М.П., Самоненко И.Ю. Об автоматическом распознаваниилиц // Интеллектуальные системы. 2005. Т. 9, Вып. 1–4. С. 135–156.43. Голубев М.Н. Разработка и анализ алгоритмов детектирования иклассификации объектов на основе методов машинного обучения //Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.Ярославль. 2012.44.

Мокеев В.В., Томилов С.В. Об эффективности анализа и распознаванияизображенийметодомдискриминантнымглавныханализом//компонентВестникилинейнымЮжно-Уральскогогосударственного университета. Серия: Компьютерные технологии,управление, радиоэлектроника. 2013. Вып. № 3, Т. 13. С. 61–70.45. Тимошенко Д.М. Методы автоматической идентификации личности поизображениям лиц, полученным в неконтролируемых условиях //Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.Санкт-Петербург.

2014.11646. Yang M.-H. Kernel Eigenfaces vs. Kernel Fisherfaces: FaceRecognitionUsing Kernel Methods // Proc. the 5th IEEE Int. Conf. on Automatic Face andGesture Recognition. 2002. P. 215–220.47. TheDatabaseofFaces//AT&TLaboratories/URL:http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html.48. BioID face database // URL: https://www.bioid.com/About/BioID-FaceDatabase.49.

TheYaleFaceDatabase//YaleUniversity/URL:http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html.50. Georghiades A.S., Belhumeur P.N., Kriegman D.J. From Few to Many:Illumination Cone Models for Face Recognition under Variable Lighting andPose // Proc. of the IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence. 2001. 23(6). P.

643–660.51. Phillips P.J., Moon H., Rauss P.J., Rizvi S. The FERET evaluationmethodology for face recognition algorithms // IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence. 2000. V. 22(10), P. 1090–1104.52. Gross R., Matthews I., Cohn J., Kanade T., Baker S. Multi-PIE // Proc. of theInternational Conference on Image and Vision Computing. 2010. V.

28(5).P. 807–813.53. Kanade T., Cohn J.F., Tian Y. Comprehensive database for facial expressionanalysis // Proc. of the IEEE International Conference on Automatic Face andGesture Recognition. 2000. P. 46–53.54. FaceRecognitionData//UniversityofEssex,UK/URL:http://cswww.essex.ac.uk/mv/allfaces/index.html.55. Robotics Database // National Cheng Kung University, Taiwan / URL:http://robotics.csie.ncku.edu.tw/Databases/FaceDetect_PoseEstimate.html.11756. Riopka T., Boult T. The eyes have it // Proc.

of the ACM SIGMM MultimediaBiometrics Methods and Applications Workshop. 2003. P. 9–16.57. Zhu Z., Fujimura K., Ji Q. Real-time eye detection and tracking under variouslight conditions // Proc. of the Symposium on Eye Tracking Research andApplications. 2002. V. 25. P. 139–144.58. Zhu Z., Ji Q., Robust real-time eye detection and tracking under variablelighting conditions and various face orientations // Computer Vision andImage Understanding.

2005. 98 (1). P. 124–154.59. Wang P., Green M., Ji Q., Wayman J. Automatic eye detection and itsvalidation // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition. 2005. V. 3. P. 164–172.60. Li G. An Efficient Face Normalization Algorithm Based on Eyes Detection //Proc. of the IEEE International Conference on Intelligent Robots andSystems. 2006.

P. 3843–3848.61. Song F., Tan X., Chen S., Zhou Z.H. A literature survey on robust andefficient eye localization in real-life scenarios // Pattern Recognition. 2013.V. 46(12). P. 3157–3173.62. Marques J., Orlans N.M., Piszcz A.T. Effects of eye position on eigenfacebased face recognition scoring // Technical Paper of the MITRE Corporation.October 2000.

7 p.63. Cao Z., Yin Q., Tang X., Sun J., Face recognition with learning-baseddescriptor // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition. 2010. P. 2707–2714.64. Javier R., Rodrigo V., Mauricio C. Recognition of faces in unconstrainedenvironments: a comparative study // European Association for SignalProcessing Journal on Advances in Signal Processing.

Характеристики

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6489
Авторов
на СтудИзбе
303
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее