Система определения повторного детектирования объектов на основе нейронной сети

А. А. Носков; Е. А. Аминова; А. Л. Приоров; И. Н. Трапезников

Система определения повторного детектирования объектов на основе нейронной сети

А. А. Носков¹, Е. А. Аминова², А. Л. Приоров³, И. Н. Трапезников⁴

научная статья Страницы: 36-43

^1,2,4 аспирант, Ярославский государственный университет им. Демидова
³ д.т.н., доцент, Ярославский государственный университет им. Демидова

Ключевые слова: нейронная сеть сопровождение вектор признаков расстояние Бхаттачария SOFTMAX-нормализация

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.

Для цитирования

Носков А.А., Аминова Е.А., Приоров А.Л., Трапезников И.Н. Система определения повторного детектирования объектов на основе нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 3. С. 36–43.

Список источников

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.
Chellappa R., Wilson C., Sirohey S. Human and Machine Recognition of Faces: A Survey // Proc. IEEE. 1995. V. 83. P. 705-740.
Moghaddam B., Pentland A. Probabilistic Visual Learning for Object Detection // Int-l Conf. Computer Vision, 1995. P. 786-793.
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.
Fukunaga K. Introduction to Statistical Pattern Recognition. Academic Press. Boston, 1990.
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.
Приоров А.Л., Апальков А.В., Хрящев В.В. Цифровая обработка изображений: учеб. пособие. Ярославль Яросл. гос. университет. 2007. 235 с.
Дворкович В.П., Дворкович А.В. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика). М.: Техносфера. 2012. 1008 с.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Диане Секу Абдель КадерРаспознавание и генерация образов в нейронной сети с иерархической связностью // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 1. С. 47-57.
Калиновский И.А., Спицын В.Г. Алгоритм обнаружения лиц на основе сверточной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 10. С. 48-53.
Тимофеев А.В., Дерин О.А.Селекция объектов в мультиизображениях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 7. С. 45-56.
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.
Загоруйко С.Н., Скрибцов П.В. Интеллектуальный алгоритм уменьшения зашумленности изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2013. № 8. С. 38-41.

[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.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи