1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2024
4. XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Tytuł:	Підвищення якості розпізнавання об’єктів у відеопотоці в реальному часі
Inne tytuły:	Improving the quality of object recognition in a real-time video stream
Authors:	Панчишин, П. С. Паламар, Михайло Іванович Panchyshyn, P. Palamar, M. I.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	Панчишин П. С. Підвищення якості розпізнавання об’єктів у відеопотоці в реальному часі / П. С. Панчишин, Михайло Іванович Паламар // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, 18-19 грудня 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 186–187. — (Програмна інженерія та моделювання складних розподілених систем).
Bibliographic reference (2015):	Панчишин П. С., Паламар М. І. Підвищення якості розпізнавання об’єктів у відеопотоці в реальному часі // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, Тернопіль, 18-19 грудня 2024 року. 2024. С. 186–187.
Bibliographic citation (APA):	Panchyshyn, P., & Palamar, M. I. (2024). Pidvyshchennia yakosti rozpiznavannia obiektiv u videopototsi v realnomu chasi [Improving the quality of object recognition in a real-time video stream]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 18-19 December 2024, Ternopil, 186-187. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Panchyshyn P., Palamar M. I. (2024) Pidvyshchennia yakosti rozpiznavannia obiektiv u videopototsi v realnomu chasi [Improving the quality of object recognition in a real-time video stream]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’ (Tern., 18-19 December 2024), pp. 186-187 [in Ukrainian].
Część publikacji:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024 Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
Konferencja/wydarzenie:	Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/kolekcja:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Data wydania:	18-gru-2024
Date of entry:	10-sty-2025
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	18-19 грудня 2024 року 18-19 December 2024
Strony:	2
Zakres stron:	186-187
Główna strona:	186
Strona końcowa:	187
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47322
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
Wykaz piśmiennictwa:	1. Xuan-Phung Huynh and Yong-Guk Kim. Discrimination between genuine versus fake emotion using long-short term memory with parametric bias and facial landmarks. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, 2017. 2. David Daniel Cox and Thomas Dean. Neural networks and neuroscience-inspired computer vision. Current Biology, 2014. 3. Bin Yang, Junjie Yan, Zhen Lei, and Stan Z Li. Convolutional channel features. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2015. 4. Athanasios Voulodimos, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis, and Eftychios Protopapadakis. Deep learning for computer vision: A brief review. Computational intelligence and neuroscience, 2018 5. Behzad Hasani and Mohammad H Mahoor. Facial expression recognition using enhanced deep 3d convolutional neural networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2017
References:	1. Xuan-Phung Huynh and Yong-Guk Kim. Discrimination between genuine versus fake emotion using long-short term memory with parametric bias and facial landmarks. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, 2017. 2. David Daniel Cox and Thomas Dean. Neural networks and neuroscience-inspired computer vision. Current Biology, 2014. 3. Bin Yang, Junjie Yan, Zhen Lei, and Stan Z Li. Convolutional channel features. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2015. 4. Athanasios Voulodimos, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis, and Eftychios Protopapadakis. Deep learning for computer vision: A brief review. Computational intelligence and neuroscience, 2018 5. Behzad Hasani and Mohammad H Mahoor. Facial expression recognition using enhanced deep 3d convolutional neural networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2017
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi