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 |