"Записки научных семинаров ПОМИ"
Том 499, стр. 267-283
Вычислительно эффективные алгоритмы классификации изображений на основе последовательного анализа
А. В. Савченко
Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики,
Нижний Новгород, Россия, 603155
avsavchenko@hse.ru
- Аннотация:
В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений,
основанные на статистическом последовательном анализе.
Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов
признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе
в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному
обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких
атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие
модели должны быть полностью дообучены для задач распознавания эмоций.
Экспериментальные исследования для нескольких наборов данных показали,
что предлагаемый подход позволяет достичь высокой точности классификации
и одновременно существенно сократить вычислительную сложность и затраты
памяти по сравнению с известными аналогами.
Библ. -- 24 назв.
- Ключевые слова: распознавание изображений, последовательный анализ,
классификация атрибутов лиц, классификация эмоций, распознавание расы,
сверточная нейронная сеть
[image recognition, sequential analysis, facial attributes classification,
emotion classification, ethnicity recognition, convolutional neural network]
Полный текст(.pdf)