Библиографическое описание:TWINFINDER: СФУ В ЛИЦАХ - ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПОИСКА ПОХОЖИХ ЛЮДЕЙ : доклад, тезисы доклада / К. Д. Кожин. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли : Материалы XI Международной научной конференции / Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли (2024 ; 10.09 - 13.09 ; Красноярск). - Красноярск, 2024. - С. 340-343. - ISBN 9785763850529.
Аннотация:Распознавание лиц стало одной из ключевых технологий в сфере искусственного интеллекта и компьютерного зрения, находя широкое применение в различных областях, включая безопасность, маркетинг и социальные взаимодействия. В рамках данного проекта разработан телеграм-бот «TwinFinder: СФУ в Лицах», который использует методы глубокого обучения для поиска сотрудников Сибирского федерального университета, наиболее похожих на пользователя по внешности. Для сравнения лиц из фотографий извлекаются эмбеддинги, в качестве меры различия эмбеддингов использовано косинусное сходство.
Face recognition has become one of the key technologies in the field of Artificial intelligence and computer vision, with wide applications in a variety of fields, including security, marketing and social media. various fields, including security, marketing, and social interactions. As part of this project, a telegram bot "TwinFinder: SFU in Faces," which uses deep learning techniques to find employees of the Siberian Federal University who are most similar to the user in appearance. user in terms of appearance. Embeddings are extracted from photos to compare faces, cosine similarity is used as a measure of the difference between the embeddings.
