FRiS-censoring of reference sample in face recognition task by deep neural networks

Sergey A. Alyamkin, Nikita A. Nikolenko, Evgeniy N. Pavlovskiy, Vladimir V. Dyubanov

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

To increase face recognition quality in video surveillance system an approach of censoring incoming photos based on FRiS function is presented.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings - 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Страницы41-43
Число страниц3
ISBN (электронное издание)9781538615935
DOI
СостояниеОпубликовано - 18 окт 2017
Событие2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017 - Novosibirsk, Akademgorodok, Российская Федерация
Продолжительность: 12 апр 201713 апр 2017

Конференция

Конференция2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017
СтранаРоссийская Федерация
ГородNovosibirsk, Akademgorodok
Период12.04.201713.04.2017

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «FRiS-censoring of reference sample in face recognition task by deep neural networks». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

  • Цитировать

    Alyamkin, S. A., Nikolenko, N. A., Pavlovskiy, E. N., & Dyubanov, V. V. (2017). FRiS-censoring of reference sample in face recognition task by deep neural networks. В Proceedings - 2017 Siberian Symposium on Data Science and Engineering, SSDSE 2017 (стр. 41-43). [8071961] Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.. https://doi.org/10.1109/SSDSE.2017.8071961