Метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей
Электронный архив ТПУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей
|
|
| Автор |
Казиев, Александр Борисович
|
|
| Создатель |
Спицын, Владимир Григорьевич
|
|
| Тематика |
неэталонная оценка качества изображений
расфокусирование размытие изображения лиц свёрточные нейронные сети частотный спектр no-reference image quality assessment defocus blur face images convolutional neural networks frequency spectrum 09.04.01 004.932.4:004.032.26 |
|
| Описание |
В данной работе предлагается метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей, который может быть использован в качестве средства входного контроля качества изображений в системах распознавания лиц и поисковых базах данных. Предлагаются варианты входных векторов признаков на основе исходного изображения лица и частотного спектра изображения, исследуется сравнительная эффективность использования каждого из них.
In this paper, a method for detecting blurred face images by means of a convolutional neural network is proposed that can be used as image quality control measure in face recognition systems and search databases. Several variants of input feature vector based on the original image or its frequency spectrum are proposed and the comparative efficiency of their application is explored. |
|
| Дата |
2017-06-08T06:27:06Z
2017-06-08T06:27:06Z 2017 |
|
| Тип |
Students work
|
|
| Идентификатор |
Казиев А. Б. Метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей : магистерская диссертация / А. Б. Казиев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра информационных систем и технологий (ИСТ) ; науч. рук. В. Г. Спицын. — Томск, 2017.
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/39565 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Права |
Open access (info:eu-repo/semantics/openAccess)
|
|
| Формат |
application/pdf
|
|