Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34809
Title: Использование сверхточных нейронных сетей для распознавания подозрительной активности
Other Titles: Using ultra-precise neural networks to recognize suspicious activity
Authors: Лемберг, Е. А.
Верёвкин, В. Н.
Плотоненко, Ю. А.
Lemberg, E. A.
Verevkin, V. N.
Plotonenko, Yu. A.
Keywords: конференция
машинное обучение
модели машинного обучения
компьютерное зрение
средства обработки видеоинформации
conference
machine learning
machine learning models
computer vision
video processing tools
Issue Date: 2024
Publisher: ТюмГУ-Press
Citation: Лемберг, Е. А. Использование сверхточных нейронных сетей для распознавания подозрительной активности / Е. А. Лемберг, В. Н. Верёвкин, Ю. А. Плотоненко. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых, Тюмень, 25 апреля 2024 г. / отв. ред. Л. Н. Бакановская, М. С. Воробьева ; Министерство науки и высшего образования РФ, Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2024. — Вып. 22. — С. 172–178.
Abstract: В статье представлены подходы к решению проблемы обнаружения нарушений во время проведения единого государственного экзамена. Были реализованы YOLO и ResNet архитектуры искусственного интеллекта для выделения областей с учениками и определения подозрительной активности.
The paper presents approaches to solving the problem of detecting irregularities during the Unified State Examination. YOLO and ResNet artificial intelligence architectures were implemented to select areas with students and identify suspicious activity.
Conference name: Всероссийская конференция молодых ученых «Математическое и информационное моделирование»
Conference date: 25.04.2024
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/34809
ISBN: 978-5-400-01784-1
Source: Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 22. — Тюмень, 2024
Appears in Collections:Материалы конференций, форумов, семинаров

Files in This Item:
File SizeFormat 
miim_2024_172_178.pdf1.62 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.