Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/941
Τίτλος: Addressing Computer Vision Challenges Using an Active Learning Framework
Συγγραφείς: Tzogka, Christina
Refanidis, Ioannis
Επιμελητές: Iliadis, Lazaros
Macintyre, John
Jayne, Chrisina
Pimenidis, Elias
Τύπος: Conference Paper
Θέματα: FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences
Λέξεις-Κλειδιά: Face recognition
Object detection
Active learning
Deep learning
Data set
Ημερομηνία Έκδοσης: 1-Ιου-2021
Εκδότης: Springer
Πρώτη Σελίδα: 257
Τελευταία Σελίδα: 270
Τίτλος Τόμου: Proceedings of the 22nd Engineering Applications of Neural Networks Conference
Μέρος Σειράς: Proceedings of the International Neural Networks Society
Μέρος Σειράς: Proceedings of the International Neural Networks Society
Επιτομή: Computer vision has introduced new successful opportunities in everyday life. Recently, there has been a lot of progress, particularly in face recognition and object detection systems. These systems require a large amount of data to be trained with, in order to perform satisfyingly. Active learning addresses this challenge by leveraging a small amount of manually labelled data. This paper builds on state-of-the-art face recognition and object detection models, by implementing optimization techniques that enhance the recognition accuracy. Further training is being introduced by making use of a robust active learning framework that results in creating extended data sets. Finally, the paper proposes an integrated system, which involves efficient techniques of associating face and object identification information, in order to extract (in real-time) as much knowledge as possible from a video streaming.
URI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80568-5_22
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/941
ISBN: 978-3-030-80567-8
Ηλεκτρονικό ISBN: 978-3-030-80568-5
ISSN: 2661-8141
Ηλεκτρονικό ISSN: 2661-815X
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.1007/978-3-030-80568-5_22
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
EANN_2021__Camera_Ready_POSTPRINT.pdfPostprint497,33 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.