Najstarsze czasopismo elektryków polskich. Ukazuje się od 1919 roku.

strona w języku polskim english page

Numer: 04/2018 Str. 1

Autorzy: Krzysztof Siwek , Stanisław Osowski :

Tytuł: Uczenie głębokie i podejście klasyczne do rozpoznawania obrazów twarzy - analiza porównawcza

Streszczenie: Praca przedstawia porównanie metod rozpoznawania twarzy przy zastosowaniu konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) i klasycznego podejścia opartego na specjalistycznych metodach generacji cech diagnostycznych. Twarze są reprezentowane w postaci 2 rodzajów obrazów: widzialnego oraz w podczerwieni. Zbadano i porównano dwa podejścia do analizy obrazów. Jeden polega na zastosowaniu konwolucyjnej sieci neuronowej łączącej w jednym systemie generację nienadzorowaną cech diagnostycznych i klasyfikację. Drugie, klasyczne podejście, rozdzielające obie części przetwarzania. Generacja cech odbywa się poprzez zastosowanie specjalistycznych metod (tutaj PCA, KPCA i tSNE), a klasyfikacja wykorzystuje te cechy jako sygnały wejściowe dla oddzielnego klasyfikatora SVM. Wyniki eksperymentów numerycznych zostały przedstawione i porównane na bazie 50 różnych obrazów twarzy stworzonych w różnych warunkach oświetlenia i akwizycji.

Słowa kluczowe: CNN, transfer learning, visible and infra-red imagery, face recognition, transformation of data, classification.

wstecz