Розроблення системи розпізнавання людських облич для відеоспостереження

Simple item page
dc.citation.epage66
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleАвтоматика, вимірювання та керування
dc.citation.spage57
dc.citation.volume2
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.authorКурта, І. В.
dc.contributor.authorЛагун, А. Е.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-03-07T10:43:30Z
dc.date.available2023-03-07T10:43:30Z
dc.date.created2020-12-30
dc.date.issued2020-12-30
dc.description.abstractДосліджено принципи побудови систем спостереження та розпізнавання об’єктів. Наведено класифікацію способів розпізнавання людських облич. Проаналізовано роботу мережі прогресивного калібрування (ПКМ) для розпізнавання людських облич. Розроблено алгоритм розпізнавання облич, створено програмну систему розпізнавання облич і проведено її тестування.
dc.description.abstractIn the article were researched the principles of building systems for observation and recognition of objects. Also we have given the classification of human faces recognition methods. Authors have analized the features of operetion for the progressive calibration network (PCN) for human face recognition. And finally has been created and tested the developed face recognition algorithm as the realized software system.
dc.format.extent57-66
dc.format.pages10
dc.identifier.citationКурта І. В. Розроблення системи розпізнавання людських облич для відеоспостереження / І. В. Курта, А. Е. Лагун // Автоматика, вимірювання та керування. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — Том 2. — № 1. — С. 57–66.
dc.identifier.citationenKurta I. V., Lahun A. E. (2020) Rozroblennia systemy rozpiznavannia liudskykh oblych dlia videosposterezhennia [Establishment of a facing recognition system for video observation]. Automation, Measuring and Management (Lviv), vol. 2, no 1, pp. 57-66 [in Ukrainian].
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.23939/amm2020.01.057
dc.identifier.issn2707-2916
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/57549
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofАвтоматика, вимірювання та керування, 1 (2), 2020
dc.relation.ispartofAutomation, Measuring and Management, 1 (2), 2020
dc.relation.references1. Кашкаров А. П. Системы видеонаблюдения. Практикум / А. П. Кашкаров. К.: Феникс, 2014. 128 с.
dc.relation.references2. Дамьяновски В. CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии. пер. с англ. / В. Дамьяновски. М.: Ай-Эс-Эс Пресс, 2006. 480 с.
dc.relation.references3. Xuepeng Shi, Shiguang Shan, Meina Kan, Shuzhe Wu, Xilin Chen. Real-Time Rotation-Invariant Face Detection With Progressive Calibration Networks / S. Xuepeng, S. Shiguang, K. Meina, W Shuzhe, C. Xilin // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2018, pp. 2295–2303.
dc.relation.references4. Girshick R. Fast R-CNN / R. Girshick R. // The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). December 2015.
dc.relation.references5. Кузин А. В. Базы данных / Кузин А. В., Левонисова С. В. 5-е изд. К.: Академия, 2012. 317 с.
dc.relation.references6. Скотт Мейерс. Эффективное использование STL / М. Скотт. СПб.: Питер, 2002. 224 с.
dc.relation.references7. Nuruzzaman Faruqui. Open Source Computer Vision for Beginners: Learn OpenCV using C++ in fastest possible way (2nd Edition) / F. Nuruzzaman. Kindle direct publishing, 2017.
dc.relation.referencesen1. Kashkarov A. P. Sistemy videonablyudeniya. Praktikum / A. P. Kashkarov. K.: Feniks, 2014. 128 s.
dc.relation.referencesen2. Damyanovski V. CCTV. Bibliya videonablyudeniya. Tsifrovyie i setevyie tehnologii. Per. s angl. / V. Damyanovski. M.: Ay-Es-Es Press, 2006. – 480 s.
dc.relation.referencesen3. Xuepeng Shi, Shiguang Shan, Meina Kan, Shuzhe Wu, Xilin Chen. Real-Time Rotation-Invariant Face Detection With Progressive Calibration Networks / S. Xuepeng, S. Shiguang, K. Meina, W Shuzhe, C. Xilin // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2018, pp. 2295–2303.
dc.relation.referencesen4. Girshick R. Fast R-CNN / R. Girshick R. // The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). December 2015. https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.169
dc.relation.referencesen5. Kuzin A. V. Bazyi dannyih / Kuzin A. V., Levonisova S. V. 5-e izdanie. K.: Akademiya, 2012. 317 s.
dc.relation.referencesen6. Skott Meyers. Effektivnoe ispolzovanie STL / M. Skott. SPb.: Piter, 2002. 224 s.
dc.relation.referencesen7. Nuruzzaman Faruqui. Open Source Computer Vision for Beginners: Learn OpenCV using C++ in fastest possible way (2nd Edition) / F. Nuruzzaman. – Kindle direct publishing, 2017.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ICCV.2015.169
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2019
dc.rights.holder© Курта І. В., Лагун А. Е., 2020
dc.subjectзображення
dc.subjectалгоритм
dc.subjectрозпізнавання облич
dc.subjectбаза даних
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectклієнт
dc.subjectсервер
dc.subjectimage
dc.subjectalgorithm
dc.subjectface recognition
dc.subjectdatabase
dc.subjectneural network
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectclient
dc.subjectserver
dc.subject.udc68.004.93
dc.titleРозроблення системи розпізнавання людських облич для відеоспостереження
dc.title.alternativeEstablishment of a facing recognition system for video observation
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
2020v2n1_Kurta_I_V-Establishment_of_a_facing_57-66.pdf
Size:
1.2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.75 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Автоматика, вимірювання та керування. – 2020. – Том 2, № 1