Решается задача локализации человека в кадре видеопотока с помощью алгоритма расширяющегося нейронного газа и признакового описания на основе гистограмм ориентированных градиентов. В основе алгоритма используется оригинальная нейро-нечеткая модель растущего нейронного газа для обучения с подкреплением (GNG-FIS). Также предложена модификация алгоритма GNG-FIS с использованием двухпроходного обучения с нечеткой перемаркировкой классов и построением тепловой карты. В результате экспериментов показатель правильных локализаций разработанного классификатора составил от 90,5 % до 93,2 %, в зависимости от условий сцены, что позволяет применять алгоритм в реальных системах ситуационной видеоаналитики. Ключевые слова: локализация человека, растущий нейронный газ, кластеризация, нечеткий вывод. Цитирование: Амосов, О.С. Локализация человека в кадре видеопотока с использованием алгоритма на основе растущего нейронного газа и нечеткого вывода / О.С. Амосов,
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.