1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2019
  4. Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ (2019)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28773

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorМельник, Роман
dc.contributor.authorТушницький, Руслан
dc.contributor.authorMelnyk, Roman
dc.contributor.authorTushnytskyy, Ruslan
dc.coverage.temporal20-21 червня 2019 року
dc.coverage.temporal20-21 June 2019
dc.date.accessioned2019-07-15T16:32:16Z-
dc.date.available2019-07-15T16:32:16Z-
dc.date.created2019-06-20
dc.date.issued2019-06-20
dc.identifier.citationMelnyk R. Influence reduction in mean intensity features for faces comparison / Roman Melnyk, Ruslan Tushnytskyy // Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 20-21 червня 2019 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2019. — С. 41–44. — (Математичні моделі та інформаційні технології).
dc.identifier.isbn978-617-7331-85-7
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28773-
dc.description.abstractРозглянуто особливості індивідуальної інтенсивності пікселів у стовпцях і рядках. Особливості були застосовані до граней з різними коефіцієнтами експозиції. Для зменшення різниці між ознаками, зумовленими різними рівнями інтенсивності, була запропонована зміна інтенсивності та сегментації.
dc.description.abstractFace mean intensity features of pixels in columns and rows are considered. The features were applied to faces with different exposure coefficients. To reduce a difference between the features caused by different levels of intensity changing of intensity and segmenting approach was proposed.
dc.format.extent41-44
dc.language.isoen
dc.publisherФОП Паляниця В. А.
dc.publisherFOP Palyanitsa V. A.
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 2019
dc.relation.urihttps://arxiv.org/abs/1804.06655
dc.relation.urihttps://fei.edu.br/~cet/facedatabase.htm
dc.subjectознаки середньої інтенсивності
dc.subjectосвітлення
dc.subjectпотемніння
dc.subjectсегментація
dc.subjectбінаризація
dc.subjectmean intensity features
dc.subjectlightning
dc.subjectdarkening
dc.subjectsegmenting
dc.subjectbinarization
dc.titleInfluence reduction in mean intensity features for faces comparison
dc.title.alternativeЗниження впливу ознак середньої інтенсивності для порівняння облич
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, укладання, оформлення, 2019
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages4
dc.subject.udc004.932
dc.relation.referencesen1. E. Hjelmåsa1, B. KeeLowb, “Face Detection: A Survey”, Computer Vision and Image Understanding, vol.83, iss. 3, 2001, pp. 236-274.
dc.relation.referencesen2. W. Zhao, R. Chellappa, P. J. Phillips, A. Rosenfeld, “Face recognition: A literature survey”, ACM Computing Surveys, vol. 35, is. 4, 2003, pp.399-458.
dc.relation.referencesen3. A. F. Abate, M. Nappi, D. Riccio, G. Sabatino, “2D and 3D face recognition: A survey”, Pattern Recognition Letters, vol. 28, issue 14, 2007, pp. 1885-1906.
dc.relation.referencesen4. M. Wang, W. Deng, “Deep Face Recognition: A Survey”, Computer Vision and Pattern Recognition, 2019, https://arxiv.org/abs/1804.06655.
dc.relation.referencesen5. Y. Zhao, Z. Zhen, X. Liu, Y. Song, J. Liu, “The neural network for face recognition: Insights from an fMRI study on developmental prosopagnosia”, NeuroImage, vol.169, 2018, pp.151-161.
dc.relation.referencesen6. M. Al-Dabagh, M. Alhabib,F. AL-Mukhtar, “Face Recognition System Based on Kernel Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine”, International Journal of Research and Engineering, vol.5, no.3, 2018, pp. 335-338.
dc.relation.referencesen7. N. P. Gopalan1, S. Bellamkonda, “Pattern Averaging Technique for Facial Expression Recognition Using Support Vector Machines”, I.J. Image, Graphics and Signal Processing, vol.9, 2018, pp.27-33.
dc.relation.referencesen8. A. Iosifidis, M. Gabbouj, “Scaling up Class-Specific Kernel Discriminant Analysis for large-scale Face Verification”, IEEE Trans. on Information Forensics and Security, vol. 11, issue 11, 2016, pp.2453- 2465.
dc.relation.referencesen9. FEI Face Database, 2019, https://fei.edu.br/~cet/facedatabase.htm.
dc.identifier.citationenMelnyk R., Tushnytskyy R. (2019) Influence reduction in mean intensity features for faces comparison. Materialy Ⅳ Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Teoretychni ta prykladni aspekty radiotekhniky, pryladobuduvannia i kompʼiuternykh tekhnolohii" prysviachena 80-ty richchiu z dnia narodzhennia profesora Ya.I. Protsia (Tern., 20-21 June 2019), pp. 41-44.
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
dc.citation.spage41
dc.citation.epage44
dc.citation.conferenceⅣ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і комп’ютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
Розташовується у зібраннях:Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ (2019)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
TPARP_2019_Melnyk_R-Influence_reduction_in_mean_41-44.pdf1,44 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
TPARP_2019_Melnyk_R-Influence_reduction_in_mean_41-44.djvu317,34 kBDjVuПереглянути/відкрити
TPARP_2019_Melnyk_R-Influence_reduction_in_mean_41-44__COVER.png424,53 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.