350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №7 за 2010 г.
Статья в номере:
Селекция объектов в мультиизображениях
Ключевые слова: иерархические нейросети селекция объектов анализ мультиизображений
Авторы:
А. В. Тимофеев - д. т. н., зав. лаб. информационных технологий в управлении и робототехнике. СПИИРАН. Санкт-Петербург. E-mail: tav@iias.spb.su О. А. Дерин - научн. сотр. лаборатории информационных технологий в управлении и робототехнике. СПИИРАН, Санкт-Петербург. E-mail: derinoa@mail.ru
Аннотация:
Предложена технология построения системы селекции объектов в сложных изображениях в реальном времени методом иерархических нейросетей, основанная на анализе связи задач распознавания и генерации изображений. На базе этого анализа предложена структурная схема иерархической нейросети и рассмотрены практические результаты создания аппаратно-программных комплексов для ее реализации.
Страницы: 45-56
Список источников
  1. Timofeev, A. V., Kosovskaya, T. M., Conditions of Effectiveness of Pattern Recognition Problem Solution Using Logical Level Descriptions of Classes // International Scientific Journal «Information Theories and Applications» (IJ ITA) 2008. V.15 P. 572-576.
  2. Seul, M., O-Gorman, L., and Sammon, M. J., Practical algorithms for image analysis. Description, examples, and code. Cambrige University Press. 2000.
  3. Mercier, G., Madani, K., A new on-line CMAC Algorithm for Real Time Applications // R.I. Informatics congress. St. Petersburg. May 1994. P. 37-42.
  4. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер. с англ. М.: Вильямc. 2006.
  5. Кирьянов Д. В., Кирьянова Е. Н. Вычислительная физика. М.: Полибук Мультимедиа. 2006.
  6. Змеу К. В., Ноткин Б. С., Дьяченко П. А.Безмодельное прогнозирующее инверсное нейроуправление // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 9. C. 8-15.
  7. Волков В. В., Луизов А. В., Овчинников Б. В., Травникова. Н. П. Эргономика зрительной деятельности человека. Л.: Машиностроение. 1989.
  8. Vatterli, M., Kovacevic,Е.. Wavelets and Subband Coding. PrenticeHall. New Jersey. 1995.
  9. Тимофеев А. В., Дерин О. А. Анализ сложных мультиизображений в режиме реального времени // Россия. 2008.
    № 10. СПб.: Приборостроение. С. 25-30.
  10. Андреев В. А., Дерин О. А., Гуленко И. Е., Тимофеев А. В. Нейросетевые технологии анализа мультиизображений и методы видеозахвата и анимации движений // Мат. Международной научно-технической мультиконференции «Актуальные проблемы информационно-компьютерных технологий, мехатроники и робототехники - 2009 (ИКТМР-2009)», с. Дивноморское Геленджикского района Краснодарского края, Россия, 28 сентября - 3 октября 2009 г. 2009. С. 298-301.
  11. Тимофеев А. В., Дерин О. А. Нейросетевое распознавание сложных стерео и мультиизображений // Доклады 5-й научной конференции «Управление и информационные технологии» (УИТ-2008). (СПб. 14-16 октября 2008). Том. 1. С. 150-153.
  12. Gall, D. J., The MPEG Video Compression Algorithm // Signal Processing Image Communication. 1992. Vol. 4, No. 2.
    P. 129 - 140.
  13. Тимофеев А. В., Дерин О. А. Нейросетевые технологии обнаружения и оценки потенциальной террористической опасности // Сб. трудов Третьей Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» Домбай, Россия. 7-13 апреля 2008. С. 45-48.
  14. Тимофеев А., Дерин О. Распознавание сложных стерео и мульти-изображений в реальном времени // Сб. тр. XIVth Intelligent Technologies and Applications. Болгария, Варна. 2008. V. 1. P. 149-152.
  15. Тимофеев А. В., Дерин О. А. Трехмерный сенсор на основе стереозрения и лазерного дальномера // Мат. 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2008, Санкт-Петербург, 14-16 октября 2008 г.). 2008. С. 298-301.