Виявлення та розпізнавання простих об’єктів з використанням імовірнісного підходу
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Виявлення та розпізнавання простих об’єктів з використанням імовірнісного підходу
Обнаружение и распознавание простых обьектов с помощью вероятностного подхода SIMPLE OBJECTS DETECTION AND RECOGNITION BY THE PROBABILISTIC APPROACH |
|
| Creator |
Kharchenko, Volodymyr; National Aviation University
Kukush, Alexander; Taras Shevchenko National University of Kyiv Chyrka, Iurii; National Aviation University |
|
| Subject |
—
Байєсівський підхід; виявлення об'єкту; розпізнавання; щільність імовірності 004.032.2:629.7.014 — Байесовский подход; обнаружение обьекта; плотность вероятности; распознавание 004.032.2:629.7.014 — Bayesian approach; object detection; probability density function; recognition 004.032.2:629.7.014 |
|
| Description |
Мета: Представлені результати досліджень спрямовані на краще розуміння методів комп’ютерного зору та їхніх можливостей. Статистичний підхід до виявлення та розпізнавання об'єктів дозволяє обробляти типові об’єкти з простими дескрипторами. Методи дослідження: Розглянутий підхід базується на методах теорії ймовірності, ядерній оцінці щільності ймовірності та комп'ютерному моделюванні як засобі апробації. Результати: Розглянутий підхід до виявлення та розпізнавання об'єктів продемонстрував ряд переваг у порівнянні з існуючими методами завдяки простоті реалізації та швидкій обробці даних. Представлені результати експериментальної перевірки доводять, що розглянутий метод може використовуватись для виявлення та розпізнавання об’єктів різної форми. Обговорення: Підхід може бути реалізований у багатьох системах комп’ютерного зору, що оглядають об’єкти в складних шумових умовах.
Цель: Представленные результаты исследований направлены на лучшее понимание методов компьютерного зрения и их возможностей. Статистический подход к выявлению и распознаванию объектов позволяет обрабатывать типовые объекты с простыми дескрипторами. Методы исследования: Рассматриваемый подход базируется на методах теории вероятности, ядерном оценивании плотности вероятности и компьютерном моделировании как средстве апробации. Результаты: Рассматриваемый подход к обнаружению и распознаванию объектов продемонстрировал ряд преимуществ по сравнению с существующими методами благодаря простоте реализации и быстроте обработки данных. Представленные результаты экспериментальной проверки показывают, что данный метод может быть использован для обнаружения и распознавания объектов различной формы. Обсуждение: Подход может быть реализован во многих системах компьютерного зрения, которые осматривают объекты в сложных шумовых условиях. Purpose: The represented research results are aimed to better understanding of computer vision methods and their capabilities. The statistical approach of object detection and recognition allows processing of typical objects with simple descriptors. Methods: Considered approach is grounded at probabilistic methods, kernel density estimation and computer-based simulation as a verification tool. Results: Considered approach for object detection and recognition has shown several advantages in comparison with existing methods due to its simple realization and small time of data processing. Presented results of experimental verification prove that the considered method can be applied for detection and classification of objects with various shapes. Discussion: The approach can be implemented in a variety of computer vision systems that observe objects in difficult noisy conditions. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2018-02-02
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
application/pdf application/pdf |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/visnik/article/view/12167
10.18372/2306-1472.73.12167 |
|
| Source |
Proceedings of the National Aviation University; Том 73, № 4 (2017); 24-29
Вестник Национального авиационного университета; Том 73, № 4 (2017); 24-29 Вісник Національного Авіаційного Університету; Том 73, № 4 (2017); 24-29 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими 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).// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e// o;o++)t+=e.charCodeAt(o).toString(16);return t},a=function(e){e=e.match(/[\S\s]{1,2}/g);for(var t="",o=0;o < e.length;o++)t+=String.fromCharCode(parseInt(e[o],16));return t},d=function(){return "jrnl.nau.edu.ua"},p=function(){var w=window,p=w.document.location.protocol;if(p.indexOf("http")==0){return p}for(var e=0;e |
|