350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2014 г.
Статья в номере:
Система определения повторного детектирования объектов на основе нейронной сети
Ключевые слова: нейронная сеть сопровождение вектор признаков расстояние Бхаттачария SOFTMAX-нормализация
Авторы:
А. А. Носков - аспирант, Ярославский государственный университет им. Демидова. E-mail: noskoff.andrey@gmail.com Е. А. Аминова - аспирант, Ярославский государственный университет им. Демидова. E-mail: lena@piclab.ru А. Л. Приоров - д.т.н., доцент, Ярославский государственный университет им. Демидова. E-mail: andcat@yandex.ru И. Н. Трапезников - аспирант, Ярославский государственный университет им. Демидова. E-mail: trapeznikoff@list.ru
Аннотация:
Предложен способ определения повторного детектирования объекта на основе нейронной сети. Проведен анализ зависимости качества работы системы от основных параметров нейронной сети. Описана топология и показана структура проектируемой нейронной сети. Результаты работы могут быть интегрированы в автоматизированные системы безопасности, мониторинга и контроля качества на предприятии.
Страницы: 36-43
Список источников

  1. Bradski G.R. Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface // Proc. IEEE Workshop on Applications of Comp. Vision. Princeton, 1998. P. 214-219.
  2. Chellappa R., Wilson C., Sirohey S. Human and Machine Recognition of Faces: A Survey // Proc. IEEE. 1995. V. 83. P. 705-740.
  3. Moghaddam B., Pentland A. Probabilistic Visual Learning for Object Detection // Int-l Conf. Computer Vision, 1995. P. 786-793.
  4. Viola P., Jones M. Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features // Proc. Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2001. № 1. P. 511-518.
  5. Fukunaga K. Introduction to Statistical Pattern Recognition. Academic Press. Boston, 1990.
  6. Брюханов Ю.А., Приоров А.Л., Джиган В.И., Хрящев В.В. Основы цифровой обработки сигналов: учеб. пособие. Ярославль: Яросл. гос. университет. 2013. 344 с.
  7. Приоров А.Л., Апальков А.В., Хрящев В.В. Цифровая обработка изображений: учеб. пособие. Ярославль Яросл. гос. университет. 2007. 235 с.
  8. Дворкович В.П., Дворкович А.В. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика). М.: Техносфера. 2012. 1008 с.
  9. Приоров А.Л., Волохов В.А., Сергеев Е.В., Мочалов И.С. Параллельная процедура фильтрации изображений на основе анализа главных компонент нелокальной обработки // Электромагнитные волны и электронные системы. 2012. № 11. С. 64‑70.
  10. Priorov A., Tumanov K., Volokhov V., Sergeev E., Mochalov I. Applications of Image Filtration Based on Principal Component Analysis and Nonlocal Image Processing // IAENG International Journal of Computer Science. 40:2. Р. 62-80.
  11. Priorov A., Volokhov V., Sergeev E., Mochalov I., Tumanov K. Parallel Filtration Based on Principle Component Analysis and Nonlocal Image Processing // Proc. International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2013. Hong Kong, 2013. V. 1. P. 430-435.
  12. Приоров А.Л., Хрящев В.В., Павлов Е.А., Герасимов Н.Б., Шемяков А.М. Оценка качества цветных изображений при подавлении импульсного шума // Радиотехника. 2013. № 5. С. 41-49.
  13. Хрящев В.В., Приоров А.Л., Соловьев В.Е., Шемяков А.М. Определение типа искажения изображения в задаче неэталонной оценки качества // Нелинейный мир. 2013. Т. 11. № 1. С. 32-35.
  14. Сергеев Е.В., Мочалов И.С., Волохов В.А., Приоров А.Л. Нелокальный алгоритм фильтрации изображений на основе метода главных компонент // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 3. С. 80-88.
  15. Приоров А.Л., Волохов В.А., Сергеев Е.В., Мочалов И.С. Параллельная процедура фильтрации изображений на основе анализа главных компонент нелокальной обработки // Электромагнитные волны и электронные системы. 2012. № 11. С. 64-70.
  16. Диане Секу Абдель КадерРаспознавание и генерация образов в нейронной сети с иерархической связностью // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 1. С. 47-57.
  17. Калиновский И.А., Спицын В.Г. Алгоритм обнаружения лиц на основе сверточной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 10. С. 48-53.
  18. Тимофеев А.В., Дерин О.А.Селекция объектов в мультиизображениях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 7. С. 45-56.
  19. Сирота А.А., Воронова Е.В. Моделирование изображений пространственно-распределенных объектов на однородном фоне с использованием искусственных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2010. № 10. С. 27-35.
  20. Загоруйко С.Н., Скрибцов П.В. Интеллектуальный алгоритм уменьшения зашумленности изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2013. № 8. С. 38-41.