Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/39565
Title: Метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей
Authors: Казиев, Александр Борисович
metadata.dc.contributor.advisor: Спицын, Владимир Григорьевич
Keywords: неэталонная оценка качества изображений; расфокусирование; размытие; изображения лиц; свёрточные нейронные сети; частотный спектр; no-reference image quality assessment; defocus; blur; face images; convolutional neural networks; frequency spectrum
Issue Date: 2017
Citation: Казиев А. Б. Метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей : магистерская диссертация / А. Б. Казиев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра информационных систем и технологий (ИСТ) ; науч. рук. В. Г. Спицын. — Томск, 2017.
Abstract: В данной работе предлагается метод обнаружения расфокусированных и смазанных изображений лиц на основе свёрточных нейронных сетей, который может быть использован в качестве средства входного контроля качества изображений в системах распознавания лиц и поисковых базах данных. Предлагаются варианты входных векторов признаков на основе исходного изображения лица и частотного спектра изображения, исследуется сравнительная эффективность использования каждого из них.
In this paper, a method for detecting blurred face images by means of a convolutional neural network is proposed that can be used as image quality control measure in face recognition systems and search databases. Several variants of input feature vector based on the original image or its frequency spectrum are proposed and the comparative efficiency of their application is explored.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/39565
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU388558.pdf2,45 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.