Кластеризация изображений лиц
| Parent link: | Компьютерная оптика: научный журнал/ Институт систем обработки изображений Российской академии наук.— , 1 Т. 41, № 1.— 2017.— [С. 59-66] |
|---|---|
| Hoofdauteur: | |
| Coauteur: | |
| Andere auteurs: | |
| Samenvatting: | Заглавие с экрана В работе предложен алгоритм многошаговой кластеризации изображений лиц, предназначенный для разбиения исходной коллекции на группы похожих изображений. В основу алгоритма положена кластеризация мер близости между сегментированными по яркости изображениями. В качестве мер близости использованы евклидово расстояние и расстояние Кульбака-Лейблера. Сегментация яркости изображений и кластеризация мер их близости осуществлялись с помощью программной модели рекуррентной нейронной сети. Приводятся результаты экспериментальных исследований предложенного подхода. In this paper a multi-step algorithm for clustering face images is proposed. This algorithm is designed to split a collection of images into groups of similar images. The algorithm is based on clustering the proximity measures between brightness-based segmented images. As proximity measures, the Euclidean distance and the Kullback-Leibler distance were used. Brightness-based image segmentation and clustering respective proximity measures were carried out with the help of a software model of a recurrent neural network. Results of experimental studies of the proposed approach are presented. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Taal: | Russisch |
| Gepubliceerd in: |
2017
|
| Reeks: | Обработка изображений, распознавание образов |
| Onderwerpen: | |
| Online toegang: | https://elibrary.ru/item.asp?id=28399373 https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-1-59-66 |
| Formaat: | Elektronisch Hoofdstuk |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=655641 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 655641 | ||
| 005 | 20250326154756.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\21900 | ||
| 090 | |a 655641 | ||
| 100 | |a 20170920d2017 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Кластеризация изображений лиц |d Clustering face images |f В. Б. Немировский, А. К. Стоянов | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Обработка изображений, распознавание образов | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 64-65 (14 назв.)] | ||
| 330 | |a В работе предложен алгоритм многошаговой кластеризации изображений лиц, предназначенный для разбиения исходной коллекции на группы похожих изображений. В основу алгоритма положена кластеризация мер близости между сегментированными по яркости изображениями. В качестве мер близости использованы евклидово расстояние и расстояние Кульбака-Лейблера. Сегментация яркости изображений и кластеризация мер их близости осуществлялись с помощью программной модели рекуррентной нейронной сети. Приводятся результаты экспериментальных исследований предложенного подхода. | ||
| 330 | |a In this paper a multi-step algorithm for clustering face images is proposed. This algorithm is designed to split a collection of images into groups of similar images. The algorithm is based on clustering the proximity measures between brightness-based segmented images. As proximity measures, the Euclidean distance and the Kullback-Leibler distance were used. Brightness-based image segmentation and clustering respective proximity measures were carried out with the help of a software model of a recurrent neural network. Results of experimental studies of the proposed approach are presented. | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | 1 | |t Компьютерная оптика |o научный журнал |f Институт систем обработки изображений Российской академии наук |d 1 | |
| 463 | 1 | |t Т. 41, № 1 |v [С. 59-66] |d 2017 | |
| 510 | 1 | |a Clustering face images |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a кластеризация | |
| 610 | 1 | |a изображения | |
| 610 | 1 | |a одномерное отображение | |
| 610 | 1 | |a нейроны | |
| 610 | 1 | |a нечеткие дубликаты | |
| 700 | 1 | |a Немировский |b В. Б. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук |f 1945- |g Виктор Борисович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25737 | |
| 701 | 1 | |a Стоянов |b А. К. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |c писатель |f 1946- |g Александр Кириллович |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\13179 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Институт кибернетики (ИК) |b Кафедра информационных систем и технологий (ИСТ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\22637 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20170920 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://elibrary.ru/item.asp?id=28399373 | |
| 856 | 4 | 0 | |u https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-1-59-66 |
| 942 | |c CF | ||