• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Разработка и апробация эффективных методов классификации для больших баз мультимедийных данных

2017

Основной интерес работы группы связан с анализом научной проблемы «многих малых выборок» – современные алгоритмы классификации мультимедийной информации, основанные, в частности, на глубоких нейронных сетях, характеризуются недостаточной эффективностью в типичном для практики случае наличия в базе данных малого числа эталонных объектов и большого числа классов. Рассматриваются способы повышения вычислительной эффективности методов классификации мультимедийных данных, описываемых пространством признаков высокой размерности.

Научно-учебная группа «Анализ мультимедийных данных»

Публикации по проекту:


A.S. Kharchevnikova, Savchenko A. Neural networks in video-based age and gender recognition on mobile platforms // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2018. Vol. 27. No. 4. P. 246-259. doi
Дёмочкин К. В., Савченко А. В. Рекомендации товаров по набору фотографий на основе нейросетевых методов агрегации векторов признаков изображений // В кн.: Сборник трудов V Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2019). [б.и.], 2019.
Tarasov Alexander V., Savchenko A. Emotion Recognition of a Group of People in Video Analytics Using Deep Off-the-Shelf Image Embeddings, in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, G. Glavaš,, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch,, A. Napoli,, A. Savchenko, A. Panchenko,, P. M. Pardalos, M. Pelillo,. Vol. 11179. Berlin : Springer, 2018. doi Ch. 19. P. 191-198. doi
Karpov N., Demidovskij A. Using Deep Learning to Predict User Behavior in the Online Discussion // Communications in Computer and Information Science. 2019
Popova A. S., Alexandr G. Rassadin, Alexander A. Ponomarenko. Emotion Recognition in Sound, in: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research. Selected Papers from the XIX International Conference on Neuroinformatics, October 2-6, 2017, Moscow, Russia Vol. 736. Cham : Springer, 2017. doi P. 117-124. doi
Savchenko A. Sequential Three-Way Decisions in Efficient Classification of Piecewise Stationary Speech Signals, in: International Joint Conference on Rough Sets, Springer, Cham.. Springer, 2017. P. 264-277. doi
Karpov N., Ляшук А. Ю., Vizgunov A. N. Sentiment Analysis Using Deep Learning, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics Vol. 247. Springer International Publishing AG, 2018. doi
Харчевникова А. С., Савченко А. В. Сверточные нейронные сети в задаче распознавания пола и возраста по видеоизображению // В кн.: Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018). Самара : Предприятие "Новая техника", 2018. Гл. 124. С. 916-924.
Соколова А. Д., Савченко А. В. Упорядочивание данных в системах видеонаблюдения на основе технологий глубокого обучения // В кн.: Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018). Самара : Предприятие "Новая техника", 2018. Гл. 128. С. 946-952.
A. G. Rassadin, A. V. Savchenko. Deep neural networks performance optimization in image recognition, in: Proceedings of the III International Conference on Information Technologies and Nanotechnologies (ITNT). Самара : Новая техника, 2017. P. 649-654.
Попова А. С., Рассадин А. Г., Пономаренко А. А. Детектирование эмоций в речи с использованием долгой краткосрочной памяти // В кн.: Материалы XXIV международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2018. [б.и.], 2018. С. 1083-1089.
Savchenko A. Sequential Three-Way Decisions in Efficient Classification of Piecewise Stationary Speech Signals // Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017. Vol. 10314. P. 264-277. doi
Демидовский А. В. Разработка модели предсказания интенции комментария на основе глубокой нейронной сети // В кн.: Интеллектуальный город: ученый на перекрестке наук / Материалы III Междисциплинарной студенческой конференции 26-28 апреля 2017 года / Под общ. ред.: Н. Э. Гронская. Н. Новгород : НИУ ВШЭ, 2017. С. 133-139.
Savchenko A. Deep neural networks and maximum likelihood search for approximate nearest neighbor in video-based image recognition // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2017. Vol. 26. No. 2. P. 129-136. doi
Sokolova Anastasiia, Kharchevnikova Angelina, Savchenko A. Organizing Multimedia Data in Video Surveillance Systems Based on Face Verification with Convolutional Neural Networks // Lecture Notes in Computer Science. 2018. Vol. 10716. P. 223-230. doi
Харчевникова А. С., Савченко А. В. Распознавание пола и возраста по видеоизображению лица на основе сверточных нейронных сетей // В кн.: Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». [б.и.], 2017. С. 864-869.
Соколова А. Д., Савченко А. В. Кластеризация видеопоследовательностей в системах видеонаблюдения на основе сверточных нейронных сетей // В кн.: Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». [б.и.], 2017. С. 870-875.
А. С. Попова, А. Г. Рассадин, А. А. Пономаренко Детектирование эмоций в мультимедиа контенте // В кн.: Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». [б.и.], 2017. С. 852-857.
Karpov N., Shashkin P. Learning to rank for personalized news recommendation, in: WI '17 Proceedings of the International Conference on Web Intelligence. ACM, 2017. P. 1069-1071. doi
Savchenko A. Granular Computing and Sequential Analysis of Deep Embeddings in Fast Still-to-Video Face Recognition, in: Proceedings of the IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI 2018). IEEE, 2018. P. 515-520. doi
Karpov N., Demidovskij A., Malafeev A. Development of a Model to Predict Intention Using Deep Learning, in: CEUR Workshop Proceedings (Vol. 1975, Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2017). M. : , 2017. P. 69-78.
Savchenko A., Kharchevnikova Angelina S. The Video-Based Age and Gender Recognition with Convolution Neural Networks, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics Vol. 247. Springer International Publishing AG, 2018. doi P. 37-46. doi
Karpov N. NRU-HSE at SemEval-2017 Task 4: Tweet Quantification Using Deep Learning Architecture, in: Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017). Vancouver : Association for Computational Linguistics, 2017. P. 683-688.
Anastasiia D. Sokolova, Angelina S. Kharchevnikova, Savchenko A. Organizing Multimedia Data in Video Surveillance Systems Based on Face Verification with Convolutional Neural Networks, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, D. I. Ignatov, M. Khachay, S. Kuznetsov, V. Lempitsky, I. A. Lomazova, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, A. V. Savchenko, S. Wasserman. Vol. 10716. Cham : Springer, 2018. doi P. 223-230. doi
Alexandr Rassadin, Alexey Gruzdev, Andrey Savchenko. Group-Level Emotion Recognition using Transfer Learning from Face Identification, in: Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimodal Interaction. , 2017. P. 544-548. doi