Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/341138
Заглавие документа: Сегментация изображений головы человека на основе нейронных сетей
Другое заглавие: Human head image segmentation based on neural networks / М. М. Lukashevich, V. V. Vengerenko, А. А. Voronov
Авторы: Лукашевич, М. М.
Венгеренко, В. В.
Воронов, А. А.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Дата публикации: 2025
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: 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.
Аннотация: 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
Аннотация (на другом языке): 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
Доп. сведения: Раздел V. Параллельная и распределённая обработка данных
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/341138
ISBN: 978-985-881-851-7
978-985-881-852-4 (ч. 1)
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2025. Информационные системы и технологии

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
429-435.pdf597,88 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.