Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0211U002267, 0109U000046 , Науково-дослідна робота Назва роботи Розробка інтелектуальної системи відеоспостереження. Назва етапу роботи Керівник роботи Кочан Володимир Володимирович, Дата реєстрації 27-01-2011 Організація виконавець Тернопільський національний економічний університет Опис етапу Об'єкт дослідження: Система відео спостереження Предмет дослідження: Методи, моделі та алгоритми ви-явлення руху, сегментації за кольором шкіри, виявлення та відслідковування облич у відео потоці Мета дослідження: Метою проекту є створення високошвидкісної та надійної інтелектуальної системи відеоспосте-реження, яка здатна виявляти та відслідковувати обличчя людей. Дана система призначена для моніторингу людних місць, контролю доступу, ведення бази даних співробітників та відвідувачів підприємств та ін. Особливої актуальності набувають системи відеоспостереження у наш час, який характеризується активізацією зусиль по боротьбі з тероризмом. Методи дослідження: Методи системного аналізу, методи об-робки зображень і теорія штучних нейронних мереж, методи математичної статистики, методи об'єктно-орієнтованого моделювання та програмування. Результати та їх новизна: У ході виконання науково-технічної роботи були отримані наступні основні результати, які відбивають наукову новизну роботи: запропоновано адаптивну модель обновлення фонового зображення в залежності від того, чи належить поточний піксель фо-ну чи передньому плану, що дозволило виявляти рух в кадрі на протязі тривалого часу та при змінах освітлення сцени; одержав подальший розвиток метод виявлення облич на кольорових зображеннях шляхом вико-ристання комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів із рівнем виявлення облич-кандидатів на основі сегментації за кольором шкіри у двох кольорових просторах, що дозволило підвищити швидкодію та достовірність виявлення облич; удосконалено метод формування навчальної вибірки згорткової нейронної мережі шляхом врахування адаптивного співвідношення позитивних/негативних навчальних прикладів (зо-бражень облич/необлич), що дозволило підвищити достовірність класифікації позитивних прикладів; розроб-лено алгоритм відслідковування облич на основі фільтру Калмана. Опис продукції Адаптивна модель обновлення фонового зображення в залежності від того, чи належить поточний пік-сель фону чи передньому плану; метод виявлення облич на кольорових зображеннях шляхом викорис-тання комбінованого каскаду нейромережевих класифікаторів із рівнем виявлення облич-кандидатів на основі сегментації за кольором шкіри у двох кольорових просторах; метод формування навчальної вибірки згорткової нейронної мережі шляхом врахування адаптивного співвідношення позитив-них/негативних навчальних прикладів (зображень облич/не облич); алгоритм відслідковування облич на основі фільтру Калмана; програмний модуль методу і алгоритму виявлення руху в різних умовах освітлення; програмні модулі виявлення руху, сегментації за кольором шкіри, виявлення та відслідковування облич. Автори роботи Базелюк Дмитро Вікторович Довгань Володимир В'ячеславович Капура Віктор Анатолійович Куриляк Юрій Орестович Палій Ігор Орестович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити