Применение сверточных нейронных сетей в задаче мультимодальной идентификациистатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (П 764)
Библиографическое описание: Применение сверточных нейронных сетей в задаче мультимодальной идентификации / Стефаниди А. Ф., Приоров А .Л., Топников А. И., Хрящев В. В. - Текст : непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2020. - № 2. - С. 52-58 : ил. - Библиогр.: с. 58. - ISSN 2221-2574.
Аннотация: В данной работе рассматривается задача распознавания личности с использованием цифровых изображений лиц и речевых сигналов. Результаты исследования планируется использовать в комбинации для создания системы мультимодальной биометрической идентификации. Поскольку сверточные нейронные сети демонстрируют наиболее высокие результаты в задачах детектирования, сегментации и классификации объектов, в данной работы также предложен подход идентификации личности на основе сетей данного типа. Исследования проводились с использованием современной базы аудиовизуальных данных VoxCeleb1. Для снижения вычислительной сложности исследования количество классов уменьшено с 1251 до 200. Результаты моделирования показали возможность применения предлагаемых алгоритмов в составе композитной мультимодальной системы идентификации личности.
Год издания: 2020
Авторы: Стефаниди А. Ф. , Приоров А. Л. , Топников А. И. , Хрящев В. В.
Источник: Цифровая обработка сигналов
Выпуск: № 2
Номера страниц: 52-58
Количество экземпляров:
- Читальный зал военных наук (Академгородок, 13А, к. 1-01): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: цифровая обработка речевых сигналов, цифровая обработка изображений, машинное обучение, идентификация диктора, распознавание лиц, сверточная нейронная сеть, бимодальная биометрия
Рубрики: Радиоэлектроника,
Теория информации. Общая теория связи
Теория информации. Общая теория связи
ISSN: 2221-2574
Идентификаторы: полочный индекс П 764, шифр cios/2020/2-836613054