THE MATHEMATICAL FOUNDATIONS OF FOREIGN OBJECT RECOGNITION IN THE VIDEO FROM UNMANNED AIRCRAFT
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
THE MATHEMATICAL FOUNDATIONS OF FOREIGN OBJECT RECOGNITION IN THE VIDEO FROM UNMANNED AIRCRAFT
Математическое обеспечение распознавания чужеродного объекта на видео с беспилотного летательного аппарата Математичне забезпечення розпізнавання чужорідного об’єкта на відео з безпілотного повітряного судна |
|
| Creator |
Prystavka, Philip; National Aviation University
Rogatyuk, Anastasia; National Aviation University |
|
| Subject |
—
objects identification; recognition methods; separating mixtures; video processing 629.7.014.066-519:004.93(045) — идентификация объектов; методы распознавания; обработка видео; разделение смеси 629.7.014.066-519:004.93(045) — ідентифікація об’єктів; метод розпізнавання; обробка відео; розділення суміші 629.7.014.066-519:004.93(045) |
|
| Description |
The paper considers an analysis of object and phenomena recognition methods. We focus at the main problems of objects recognition in real-time in the video. As part of identification procedure paper considers separating mixtures of normal distributions iterative method which based on histogram estimation method.
Проанализированы классические методы распознавания объектов и явлений. Выделены основные задачи при создании системы распознавания. Рассмотрены параметрические и непараметрические методы, такие как метод максимального правдоподобия, байесовский критерий, гистограммный, метод Парзена, правила ближайшего соседа. На основе анализа классических методов выделена необходимость и сформулирована постановка задачи распознавания в режиме близкого к реальному времени объектов на видео. В рамках этапов идентификации рассмотрен итерационный метод разделение смеси нормальных распределений, основанный на гистограммной оценке. Проаналізовано класичні методи розпізнавання об’єктів і явищ. Виділено основні завдання при створенні системи розпізнавання. Розглянуто параметричні і непараметричні методи, такі як метод максимальної правдоподібності, баєсівський критерій, гістограмний, метод Парзена, правило найближчого сусіда. На основі аналізу класичних методів виявлена необхідність і сформульована постановка задачі розпізнавання в режимі близького до реального часу об’єктів на відео. В рамках етапів ідентифікації розглянуто ітераційний метод розділення суміші нормального розподілу, оснований на гістограмній оцінці. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2015-10-13
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
application/pdf application/pdf |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/visnik/article/view/9048
|
|
| Source |
Вестник Национального авиационного университета; Том 64, № 3 (2015); 133-139
Вісник Національного Авіаційного Університету; Том 64, № 3 (2015); 133-139 Proceedings of National Aviation University; Том 64, № 3 (2015); 133-139 |
|
| Language |
uk
|
|
| Rights |
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
|
|