Электронная библиотека
Предотвращение мошенничества в розничном кредитовании с использованием технологий машинного зрения
Коновалихин М.Ю., Савченко М.С., Кулик В.В.
|
|
||
ВведениеРис. 1. Распределение случаев краж личных данных (identity theft) по областямПредпосылки внедрения системы анализа изображенийПринципы работы системыРис. 3. Исходное и интегральное представление изображенияРис. 4. Набор примитивов Хаара, задающих признаковое описание объектов в стандартном методе Виолы — ДжонсаРис. 5. Пример свертки примитива Хаара и изображенияТаблица. Расшифровка показателя качестваСегментация клиентской базыРис. 6. Совершенствование биометрических систем: 20 лет развитияВыводыРис. 7. Динамика выявления заявок с фиктивными паспортамиИсточники |
1. Искусственная нейронная сеть. — Подробнее .
2. Использование каскада Хаара для сравнения изображений. — Подробнее .
3. Коновалихин М.Ю., Кулик В.В., Берестнев Д.А. Оптимизация ценообразования и доходности // Управление финансовыми рисками. — 2011. — №1. — С. 2–11.
4. Метод Виолы — Джонса (Viola-Jones) как основа для распознавания лиц. — Подробнее .
5. Abate A.F., Nappi M., Riccio D., Sabatino G. (2007). «2D and 3D face recognition: a survey». Pattern Recognition Letters, Vol. 28, No. 14, pp. 1885–1906.
6. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. (2008). Speeded-Up Robust Features (SURF). — ftpПодробнее .
7. Bertillon A. (1893). Identification Anthropom?trique. — Подробнее .
8. Biometrics Technology (Face, Hand Geometry, Voice, Signature, Iris, AFIS, Non-AFIS and Others) Market — Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast, 2013–2019. — Подробнее .
9. Bledsoe W.W. (1966). Man-Machine Facial Recognition: Report on a Large-Scale Experiment, Technical Report PRI22. Panoramic Research, Inc. Palo Alto.
10. Bledsoe W.W. (1968). Semiautomatic Facial Recognition, Technical Report SRI Project 6693. Stanford Research Institute, Menlo Park.
11. Bledsoe W.W. (1966). «Some results on multicategory patten recognition». Journal of the Association for Computing Machinery, Vol. 13, No. 2, pp. 304–316.
12. Bledsoe W.W. (1964). The Model Method in Facial Recognition, Technical Report PRI15. Panoramic Research, Palo Alto.
13. Cootes T.F., Edwards G.J., Taylor C.J. (1998). Active Appearance Models. — Подробнее .
14. Elash A., Luk V. (2011). Canadian Casinos, Banks, Police Use Facial-Recognition Technology. — Подробнее . Freund Y., Schapire R.E. (1997). «A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting». Journal of Computer and System Sciences, Vol. 55, No. 1, pp. 119–139.
16. Freund Y., Schapire R.E. (1999). A Short Introduction to Boosting. —Подробнее .
17. Galton F. (1893). Decipherment of Blurred Finger Prints. — Подробнее .
18. Galton F. (1892). Finger Prints. — Подробнее .
19. Gokberk В., Irfanoglu M.O., Akarun L., Alpaydm E. (2003). Optimal Gabor Kernel Location Selection For Face Recognition. — Подробнее .
20. Han S., Pan G., Wu Z. (2004). Human Face Orientation Detection Using Power Spectrum Based Measurements. — Подробнее .
21. Jain A.K., Ratha N.K., Lakshmanam S. (1997). «Object detection using Gabor filters». Pattern Recognition, Vol. 30, No. 2, pp. 295–309.22. Krause M. (2002). Is Face Recognition Just High-Tech Snake Oil? — Подробнее .
23. Lienhart R., Kuranov A., Pisarevsky V. (2002). Empirical Analysis of Detection Cascades of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection. — Подробнее .
24. Lowe D.G. (2004). Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. — Подробнее .
25. Papadimitriou O. Identity Theft: What It Is, How It Happens & the Best Protection. — Подробнее .
26. Phillips J. (2010). Face & Ocular Challenges (FOCS). — Подробнее .
27. Schultz Z. Facial Recognition Technology Helps DMV Prevent Identity Theft. — Подробнее .
28. Smeraldi F., Carmona O., Bigun J. (2000). «Saccadic search with Gabor features applied to eye detection and real-time head tracking». Image and Vision Computing, No. 18, pp. 323–329.
29. Tamma S. (2002). Face Recognition Techniques. — Подробнее .
30. Viola P., Jones M.J. (2001). Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features. — Подробнее .
31. Viola P., Jones M.J. (2004). «Robust real-time face detection». International Journal of Computer Vision, Vol. 57, No. 2, pp. 137–154.
32. Wang H., Li S.Z., Wang Y. (2004). Face Recognition Under Varying Lighting Conditions Using Self Quotient Image. — Подробнее .
33. Willing R. (2003). Airport Anti-Terror Systems Flub Tests. — Подробнее .
34. Wu X., Kumar V., Quinlan J.R., Ghosh J., Yang Q., Motoda H., McLachlan G.J., Ng A., Liu B., Yu P.S., Zhou Z., Steinbach M., Hand D.J., Steinberg D. (2008). «Top 10 algorithms in data mining». Knowledge and Information Systems, No. 14, pp. 1–37.
Коновалихин Максим Юрьевичд. т. н.
Управляющий директор департамента методологии и контроля рисков ПАО Сбербанк. г. Москва
Кулик Вадим Валерьевич
Заместитель председателя правления ПАО Сбербанк. г. Москва
Савченко Максим Сергеевич
Руководитель направления управления инструментов и моделей департамента методологии и контроля рисков ОАО «Сбербанк России». г. Москва