Репозиторий Dspace

Evolution of the Viola–Jones object detection method: a survey

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Arlazarov, V.V.
dc.contributor.author Voysyat, Ju.S.
dc.contributor.author Matalov, D.P.
dc.contributor.author Nikolaev, D.P.
dc.contributor.author Usilin, S.A.
dc.contributor.author Арлазаров, В.В.
dc.contributor.author Войсят, Ю.С.
dc.contributor.author Маталов, Д.П.
dc.contributor.author Николаев, Д.П.
dc.contributor.author Усилин, С.А.
dc.date.accessioned 2023-01-31T10:34:04Z
dc.date.available 2023-01-31T10:34:04Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.citation Эволюция метода Виолы – Джонса: обзор / В.В. Арлазаров, Ю.С. Войсят, Д.П. Маталов [и др.] // Вестник ЮУрГУ. Серия «Математическое моделирование и программирование». – 2021. – Т. 14, № 4. – С. 5–23. DOI: 10.14529/mmp210401. Arlazarov V.V.,Voysyat Ju.S., Matalov D.P., Nikolaev D.P., Usilin S.A. Evolution of the Viola–Jones object detection method: a survey. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software, 2021, vol. 14, no. 4, pp. 5–23. (in Russ.) DOI: 10.14529/mmp210310 ru_RU
dc.identifier.issn 2308-0256
dc.identifier.uri http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/00001.74/45790
dc.description V.V. Arlazarov1,2,3,4, Ju.S. Voysyat1, D.P. Matalov1,3, D.P. Nikolaev1,2,4,S.A. Usilin1,2,3 1Smart Engines Service LLC, Moscow, Russian Federation 2Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russian Federation 3FRC CSC RAS, Moscow, Russian Federation 4Institute for Information Transmission Problems, Moscow, Russian Federation E-mails: vva@smartengines.com, u.voisiat@smartengines.com, d.matalov@smartengines.com, d.p.nikolaev@smartengines.com, usilin@smartengines.com Владимир Викторович Арлазаров, кандидат технических наук, генеральный директор, ООО ≪Смарт Энджинс Сервис≫ (г. Москва, Российская Федерация); заведующий отделом, Федеральный исследовательский центр ≪Информатика и управление≫ РАН (г. Москва, Российская Федерация); и.о. ведущего научного сотрудника, Институт проблем передачи информации имени А.А. Харкевича РАН (г. Москва, Российская Федерация); преподаватель, Московский физико-технический институт (г. Москва, Российская Федерация), vva@smartengines.com. Юлия Сергеевна Войсят, лаборант-программист ООО ≪Смарт Энджинс Сервис≫ (г. Москва, Российская Федерация), u.voisiat@smartengines.com. Даниил Павлович Маталов, аспирант, ведущий программист, Федеральный исследовательский центр ≪Информатика и управление≫ РАН (г. Москва, Российская Федерация); научный сотрудник-программист ООО ≪Смарт Энджинс Сервис≫ (г. Москва, Российская Федерация), d.matalov@smartengines.com. Дмитрий Петрович Николаев, кандидат технических наук, технический директор, ООО ≪Смарт Энджинс Сервис≫ (г. Москва, Российская Федерация); Заведующий лабораторией № 11 ≪Зрительные системы≫, Институт проблем передачи информации имени А.А. Харкевича РАН (г. Москва, Российская Федерация); преподаватель, Московский физико-технический институт (г. Москва, Российская Федерация), dimonstr@iitp.ru. Сергей Александрович Усилин, кандидат технических наук, исполнительный директор, ООО ≪Смарт Энджинс Сервис≫ (г. Москва, Российская Федерация); старший научный сотрудник, Федеральный исследовательский центр ≪Информатика и управление≫ РАН (г. Москва, Российская Федерация); преподаватель, Московский физикотехнический институт (г. Москва, Российская Федерация), usilin@smartengines.com. ru_RU
dc.description.abstract The Viola and Jones algorithm is one of the most well-known methods of object detection in digital images. Over the past 20 years since the first publication, the method has been extensively studied, and many modifications of the original algorithm and its individual parts have been proposed by researchers and engineers. Some ideas popularized by Paul Viola and Michael Jones became the basis for many other algorithms of object localization in images. This paper presents a description of Viola and Jones algorithm, the history of its development and modifications in the context of various problems of object localization in images, as well as a description of the current state of affairs: the method’s place in the era of convolutional neural networks extensive application. Метод Виолы и Джонса является одним из самых известных методов локализации объектов на цифровых изображениях. За минувшие 20 лет со дня первой публикации метод был существенно изучен, исследователями и инженерами было предложено множество модификаций оригинального алгоритма и отдельных его частей. Отдельные популяризованные Полом Виолой и Майклом Джонсом идеи встали в основу множества других алгоритмов локализации объектов на изображениях. В этой работе представлено описание метода Виолы и Джонса, история его развития и модификаций в контексте различных задач локализации объектов на изображениях, а также описание современного состояния дел – какое место метод занимает сейчас, в эпоху обширного применения сверточных нейронных сетей. ru_RU
dc.description.sponsorship This work was partially financially supported by the Russian Foundation for Basic Research, project no. 20-17-50223. Работа проводилась при частичной финансовой поддержке РФФИ, проект № 20-17-50223 ru_RU
dc.language.iso en ru_RU
dc.publisher Издательский центр ЮУрГУ ru_RU
dc.relation.isformatof Вестник ЮУрГУ. Серия Математическое моделирование и программирование ru_RU
dc.relation.isformatof Vestnik Yuzhno-Ural'skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Seriya Matematicheskoe modelirovanie i programmirovanie ru_RU
dc.relation.isformatof Bulletin of SUSU. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software ru_RU
dc.relation.ispartofseries Математическое моделирование и программирование;Т. 14
dc.subject УДК 004.021 ru_RU
dc.subject Viola–Jones algorithm ru_RU
dc.subject pattern recognition ru_RU
dc.subject machine learning ru_RU
dc.subject object classification ru_RU
dc.subject object localization ru_RU
dc.subject object detection ru_RU
dc.subject метод Виолы и Джонса ru_RU
dc.subject распознавание образов ru_RU
dc.subject машинное обучение ru_RU
dc.subject классификация объектов ru_RU
dc.subject локализация объектов ru_RU
dc.subject детектирование объектов ru_RU
dc.title Evolution of the Viola–Jones object detection method: a survey ru_RU
dc.title.alternative Эволюция метода Виолы – Джонса: обзор ru_RU
dc.type Article ru_RU
dc.identifier.doi DOI: 10.14529/mmp210310


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию

Поиск в DSpace


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись