Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341138Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Лукашевич, М. М. | |
| dc.contributor.author | Венгеренко, В. В. | |
| dc.contributor.author | Воронов, А. А. | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-05T11:03:47Z | - |
| dc.date.available | 2026-02-05T11:03:47Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.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. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-851-7 | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-852-4 (ч. 1) | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341138 | - |
| dc.description | Раздел V. Параллельная и распределённая обработка данных | |
| dc.description.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 | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Сегментация изображений головы человека на основе нейронных сетей | |
| dc.title.alternative | Human head image segmentation based on neural networks / М. М. Lukashevich, V. V. Vengerenko, А. А. Voronov | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | 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 | |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 429-435.pdf | 597,88 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.