W artykule przedstawiono problematykę weryfikacji tożsamości na podstawie obrazu twarzy w kontekście systemu monitorowania kierowców na potrzeby bezpieczeństwa w ruchu drogowym. Zaproponowane zostały dwie metody weryfikacji tożsamości oparte na konwolucyjnej sieci neuronowej, opracowane z wykorzystaniem techniki „transfer learningu”. W artykule przedstawione zostały wyniki porównawcze efektywności działania przedstawionych metod a także ich wady oraz zalety.
EN
The paper discusses the problem of face verification in a driver monitoring system for the purpose of traffic safety. Two different methods of face verification were proposed. Both of them are based on a convolutional neural network and were developed with the use of a transfer learning technique. In the paper, the results produced by both proposed method have been presented and compared. Moreover, their advantages and disadvantages have been discussed.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this paper, we compare performance of several dimension reduction techniques, namely LSI, NMF, SDD and FastMap. The qualitative comparison is based on rank lists and evaluated on a collection of faces from the Olivetti Research Lab. We compare the quality of these methods from several standpoints: the visual impact, quality of generated "eigenfaces", size of reduced matrices and retrieval performance.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.