| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Антонович, А. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-28T08:32:46Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-28T08:32:46Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Антонович, А. В. Система распознавания лиц на основе нейросетевых технологий и ее эргономическое обеспечение = A face recognition system based on neural network technologies and its ergonomic support / А. В. Антонович // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 493–495. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59872 | - |
| dc.description.abstract | Цель проекта – разработка системы распознавания лиц на основе
нейросетевых технологий, обеспечивающей высокую точность и скорость
идентификации. Система предназначена для применения в сферах безопасности,
биометрической аутентификации и автоматизированного доступа. Решение использует
современные алгоритмы глубокого обучения для обработки и анализа изображений. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | распознавание лиц | en_US |
| dc.subject | нейросети | en_US |
| dc.subject | биометрия | en_US |
| dc.title | Система распознавания лиц на основе нейросетевых технологий и ее эргономическое обеспечение | en_US |
| dc.title.alternative | A face recognition system based on neural network technologies and its ergonomic support | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The goal of the project is to develop a face recognition system based on neural
network technologies that ensures high accuracy and speed of identification. The system is
designed for use in the fields of security, biometric authentication, and automated access. The
solution uses modern deep learning algorithms for image processing and analysis. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
