УДК 004.8 08.00.13-Математические и инструментальные ме тоды экономики (экономические науки) СКОРИНГОВАЯ СИСТЕМА НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННО-КОГНИТИВНОГО МО-ДЕЛИРОВАНИЯ UDC 004.8 Mathematical and instrumental methods of Economics (Economics) SCORING SYSTEM BASED ON INFORMATION -COGNITIVE MODELING
УДК 004.8 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки) РАЗВИТЫЙ АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ АСК-АНАЛИЗА И СИСТЕМЫ «ЭЙДОС» 1 UDC 004.8 08.00.13-Mathematical and instrumental methods of Economics (economic sciences) A DEVELOPED DECISION-MAKING ALGORITHM IN INTELLIGENT CONTROL SYSTEMS BASED ON THE ASC-ANALYSIS AND THE "EIDOS" SYSTEM
Подавление ложноположительных обнаружений лиц в видеопотоках систем видеонаблюдения Сергеев А.Е., Конушин А.С., Конушин В.С. 958Компьютерная оптика, АннотацияДанная работа посвящена задаче фильтрации ложноположительных обнаружений лиц людей в видеопотоках систем видеонаблюдения. Предлагается два подхода для подавления ложноположительных обнаружений в фоновых участках кадра: первый заключается в адап-тации детектора под наблюдаемый видеопоток, а второй представляет собой постобработку выхода детектора за счёт анализа частоты обнаружения похожих частей кадра. Мы исполь-зуем в качестве базового каскадный детектор, но метод может быть применён к другим ал-горитмам. Экспериментальное оценивание показывает, что предложенные методы улучша-ют и точность, и полноту, при этом время работы детектора сокращается на 47 %.Ключевые слова: детекторы, распознавание образов, анализ изображений, алгоритмы машинного зрения.Цитирование: Сергеев, А.Е. Подавление ложноположительных обнаружений лиц в видеопо- 958-967. -DOI: 10.18287/2412958-967. -DOI: 10.18287/ -6179-2016. Введение Алгоритм выделения лиц людей, или детектор лиц, является одним из важных элементов в разнообразных системах интеллектуальной видеообработки. Суще-ствующие решения этой задачи опираются на примене-ние алгоритма выделения лиц в изображениях к отдель-ным кадрам видеоряда. Современные алгоритмы выде-ления лиц в изображениях обладают высокими характе-ристиками и широко используются в промышленных системах, например, для индексации изображений в по-исковых системах и социальных сетях. Однако качество изображений лиц людей в видеопотоке с камер видео-наблюдения заметно ниже, чем в обычных изображени-ях с фотоаппаратов. Поэтому применение алгоритмов выделения лиц к видеоряду приводит либо к регуляр-ным пропускам людей, либо к заметному числу ложно-положительных срабатываний.Для решения этой проблемы было предложено не-сколько подходов. Первый основан на сопоставлении или сопровождении лица человека между кадрами, что позволяет оценить правдоподобность пути перемеще-ния объекта [1] и отфильтровать слишком короткие или физически невозможные траектории. Второй подход предлагает модифицировать алгоритмы выделения лиц специально для работы с видеорядом. Помимо призна-ков изображения, предлагается использовать информа-цию о движении, извлекаемую напрямую из видеоряда [2]. Самый популярный пример такого признака -опти-ческий поток, описывающий движение точек между со-седними кадрами [3]. Третий подход основан на исполь-зовании информации о геометрической конфигурации сцены. Если камера откалибрована и известно её поло-жение относительно сцены, тогда можно наложить ограничения на допустимые размеры объектов и от-фильтровать часть ложноположительных обнаружений [4]. В четвёртом подходе предлагается фильтровать об-наружения на основе дополнительной информации. Например, использовать алгоритм выделения движу-щихся объектов на основе вычитания фона. Такие ал-горитмы строят маску переднего плана, определяя для каждого пикселя кадра, принадлежит он фону или движущемуся объекту. ...
УДК 004.8 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки) ОБЩАЯ МЕДИЦИНСКАЯ ДИАГНОСТИКА НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННО-КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЕР-БАЛЬНЫХ НОЗОЛОГИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ UDC 004.8 05.13.10 Management in social and economic systems (technical sciences) GENERAL MEDICAL DIAGNOSTICS BASED ON INFORMATION AND COGNITIVE MOD-ELING OF VERTEBRAL NOSOLOGICAL IMAGES
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.