Вычислительно эффективные алгоритмы классификации изображений на основе последовательного анализа

В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений, основанные на статистическом последовательном анализе. Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие модели должны быть полностью дообучены для задач распознавания эмоций. Экспериментальные исследования для нескольких наборов данных показали, что предлагаемый подход позволяет достичь высокой точности классификации и одновременно существенно сократить вычислительную сложность и затраты памяти по сравнению с известными аналогами. Библ. – 24 назв.