• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Публикации
Глава в книге
On Overfitting of Classifiers Making a Lattice

Makhalova T., Kuznetsov S. O.

In bk.: Formal Concept Analysis: 14th International Conference, ICFCA 2017, Rennes, France, June 13-16, 2017, Proceedings. Vol. 10308. Cham: Springer International Publishing, 2017. P. 184-197.

Аспирантский семинар: Распознавание человека по походке на основе сверточных нейронных сетей / Естественно-языковое управление программным обеспечением на основе теории К-представлений на примере управления файловой системой

Мероприятие завершено

Место: Факультет компьютерных наук, Кочновский проезд, д. 3, ауд. 205
Время: 25 мая, 18:30 – 20:00 

Доклад состоится в рамках научно-исследовательского семинара аспирантской школы по компьютерным наукам.

Первый доклад

Тема: Распознавание человека по походке на основе сверточных нейронных сетей
Докладчик:  Анна Соколова, аспирантка второго года обучения, департамент больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук

В современном мире распознавание человека по видеоизображению является чрезвычайно актуальной проблемой. Как показывают биометрические исследования, манера движения может служить уникальным идентификатором наравне с отпечатками пальцев и радужной оболочкой глаза. Благодаря возможности получать видеоизображение человека на расстоянии и без непосредственного контакта с ним  распознавание человека по походке становится применимо во многих задачах видеонаблюдения, например, в сфере безопасности. Однако существует множество факторов, влияющих на представление походки и препятствующих точному распознаванию.

В докладе рассматривается алгоритм распознавания человека в видео по походке. В качестве основного источника информации выступают карты оптического потока для пар последовательных кадров видео. Основной метод, используемый в работе, — обучение глубоких архитектур для последующего выделения нейросетевых признаков походки. Дополнительно обучается низкоразмерное вложение для улучшения качества распознавания. Сравниваются различные архитектуры и методы обучения и классификации. Кроме того, исследуется устойчивость и возможность переноса алгоритма между различными базами данных.

Второй доклад

Тема: Естественно-языковое управление программным обеспечением на основе теории К-представлений на примере управления файловой системой
Докладчик:  Александр Разоренов, аспирант четвертого года обучения, кафедра инноваций и бизнеса в сфере информационных технологий школы бизнес-информатики факультета бизнеса и менеджмента

В течение последних лет наблюдается повышенный интерес исследователей к автоматической семантической обработке естественно-языковых команд (предписаний) пользователя. Основными приложениями результатов таких исследований являются естественно-языковые интерфейсы для взаимодействия с роботами, виртуальными персонажами и для управления программным обеспечением.

Ещё в 1980-х гг. было проведено исследование, сравнивающее производительность пользователей при работе с обычным и ЕЯ-интерфейсами с системой Lotus 1-2-3. Оно показало более высокую производительность пользователей при использовании ЕЯ-интерфейса по сравнению со стандартным интерфейсом Lotus 1-2-3. Проведённое в 2007 году аналогичное исследование подтвердило более высокую эффективность естественно-языковых интерфейсов по сравнению с современными графическими интерфейсами.

Фомичёвым В.А. была разработана Теория К-представлений (концептуальных представлений), которая впервые в мире предоставила средства для представления семантической структуры произвольно сложных представлений и связных текстов (дискурсов), а также математические средства для разработки лингвистических процессоров.

В рамках проводимого диссертационного исследования была предложена математическая модель обобщённой лингвистической базы данных, которая позволяет описывать более широкий класс входных текстов по сравнению с лингвистической базой данных, предложенной в рамках теории К-представлений (ТКП). Также были предложены новые средства для описания семантико-синтаксической структуры текста. Обобщённый подход к построению лингвистической базы данных, а также применение аппарата теории графов, позволило построить алгоритм семантико-синтаксического анализа входных текстов SemSyntRA, существенно более компактный по сравнению с ранее предложенными в рамках ТКП алгоритмами SemSyn, SemSynt1 и SemSynt2.

Алгоритм SemSyntRA в свою очередь лежит в основе разработанного программного комплекса NLC-2, предназначенного для экспериментальной отработки построения естественно-языковых интерфейсов на примере управления файловой системой. Данный программный комплекс был применён для проведения лабораторных работ в рамках различных учебных курсов НИУ ВШЭ и НИУ МАИ.