Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2024
Ключевые слова: распознавание лиц, глубокое обучение, эмбеддинги, косинусное сходство, face recognition, deep learning, embeddings, cosine similarity
Аннотация: Распознавание лиц стало одной из ключевых технологий в сфере искусственного интеллекта и компьютерного зрения, находя широкое применение в различных областях, включая безопасность, маркетинг и социальные взаимодействия. В рамках данного проекта разработан телеграм-бот «TwinFinder: СФУ в Лицах», который использует методы глубокого оПоказать полностьюбучения для поиска сотрудников Сибирского федерального университета, наиболее похожих на пользователя по внешности. Для сравнения лиц из фотографий извлекаются эмбеддинги, в качестве меры различия эмбеддингов использовано косинусное сходство. Face recognition has become one of the key technologies in the field of Artificial intelligence and computer vision, with wide applications in a variety of fields, including security, marketing and social media. various fields, including security, marketing, and social interactions. As part of this project, a telegram bot "TwinFinder: SFU in Faces," which uses deep learning techniques to find employees of the Siberian Federal University who are most similar to the user in appearance. user in terms of appearance. Embeddings are extracted from photos to compare faces, cosine similarity is used as a measure of the difference between the embeddings.
Журнал: Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Номера страниц: 340-343
Место издания: Красноярск