Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341138| Title: | Сегментация изображений головы человека на основе нейронных сетей |
| Other Titles: | Human head image segmentation based on neural networks / М. М. Lukashevich, V. V. Vengerenko, А. А. Voronov |
| Authors: | Лукашевич, М. М. Венгеренко, В. В. Воронов, А. А. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 1 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 429-435. |
| Abstract: | В статье рассматривает сегментации головы человека на изображениях с целью последующего построения 3D-модели для биометрической идентификации и сравнения с данными из видеонаблюдения. Представлены и протестированы современные архитектуры нейронных сетей: U-Net, PortraitNet, Segmenter и Segment Anything Model (SAM). Эксперименты проведены на наборе данных из пар «изображение–маска» с различными ракурсами |
| Abstract (in another language): | The article addresses human head segmentation in images for subsequent 3D model reconstruction, aimed at biometric identification and comparison with surveillance data. Modern neural network architectures (U-Net, PortraitNet, Segmenter, and Segment Anything Model (SAM)) are presented and tested. Experiments are conducted on a dataset of image-mask pairs with various viewing angles |
| Description: | Раздел V. Параллельная и распределённая обработка данных |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341138 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-852-4 (ч. 1) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Информационные системы и технологии |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 429-435.pdf | 597,88 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.