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 | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
EANN_2021__Camera_Ready_POSTPRINT.pdf | Postprint | 497,33 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.