图像识别信息系统

О.В. Шматко, Анна Олександрівна Голоскокова, С.В. Мілевський, Н.І. Воропай
{"title":"图像识别信息系统","authors":"О.В. Шматко, Анна Олександрівна Голоскокова, С.В. Мілевський, Н.І. Воропай","doi":"10.30748/soivt.2021.68.17","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Класифікація даних за наявності шуму може призвести до набагато гірших результатів, ніж очікувалося, для чистих шаблонів. У даній роботі була досліджена проблема розпізнавання та ідентифікації особи у відеопослідовності. Основні внески, представлені в цій роботі – це експериментальне дослідження впливу різних типів шуму та підвищення безпеки шляхом розробки комп’ютерної системи для розпізнавання та ідентифікації користувачів у відеоряді. На основі вивчення методів та алгоритмів пошуку облич на зображеннях було обрано метод Віоли-Джонса, вейвлет-перетворення та метод головних компонент. Ці методи є одними з найкращих за співвідношенням ефективності розпізнавання та швидкості роботи. Однак навчання класифікаторів відбувається дуже повільно, але результати пошуку обличчя дуже швидкі.","PeriodicalId":32658,"journal":{"name":"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Інформаційна система розпізнавання зображень\",\"authors\":\"О.В. Шматко, Анна Олександрівна Голоскокова, С.В. Мілевський, Н.І. Воропай\",\"doi\":\"10.30748/soivt.2021.68.17\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Класифікація даних за наявності шуму може призвести до набагато гірших результатів, ніж очікувалося, для чистих шаблонів. У даній роботі була досліджена проблема розпізнавання та ідентифікації особи у відеопослідовності. Основні внески, представлені в цій роботі – це експериментальне дослідження впливу різних типів шуму та підвищення безпеки шляхом розробки комп’ютерної системи для розпізнавання та ідентифікації користувачів у відеоряді. На основі вивчення методів та алгоритмів пошуку облич на зображеннях було обрано метод Віоли-Джонса, вейвлет-перетворення та метод головних компонент. Ці методи є одними з найкращих за співвідношенням ефективності розпізнавання та швидкості роботи. Однак навчання класифікаторів відбувається дуже повільно, але результати пошуку обличчя дуже швидкі.\",\"PeriodicalId\":32658,\"journal\":{\"name\":\"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-12-24\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30748/soivt.2021.68.17\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30748/soivt.2021.68.17","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

噪声数据分类可能导致比清洁模式预期的结果更糟糕的结果。这项工作着眼于识别和识别视频序列中的一个人的问题。主要贡献这是一项通过开发用于识别和识别视频中用户的计算机系统,对不同类型的噪音和安全性的影响进行的实验研究。在研究人脸识别方法和算法的基础上,选择了Willie-Jones方法、Violet转换方法和主成分方法。就识别效率和速度而言,这些方法是最好的方法之一。然而,分类很慢,但结果很快。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Інформаційна система розпізнавання зображень
Класифікація даних за наявності шуму може призвести до набагато гірших результатів, ніж очікувалося, для чистих шаблонів. У даній роботі була досліджена проблема розпізнавання та ідентифікації особи у відеопослідовності. Основні внески, представлені в цій роботі – це експериментальне дослідження впливу різних типів шуму та підвищення безпеки шляхом розробки комп’ютерної системи для розпізнавання та ідентифікації користувачів у відеоряді. На основі вивчення методів та алгоритмів пошуку облич на зображеннях було обрано метод Віоли-Джонса, вейвлет-перетворення та метод головних компонент. Ці методи є одними з найкращих за співвідношенням ефективності розпізнавання та швидкості роботи. Однак навчання класифікаторів відбувається дуже повільно, але результати пошуку обличчя дуже швидкі.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
13
审稿时长
6 weeks
期刊最新文献
Концептуальна модель автоматизації процесу дешифрування даних повітряної розвідки з використанням технологій системи штучного інтелекту Інформаційна модель цифрового індикатора диспетчерського радіолокатора виносних засобів відображення робочих місць групи керівництва польотами Реалізація андрагогічного підходу при проведенні курсів підвищення кваліфікації та перепідготовки офіцерів радіотехнічних спеціальностей, призваних за мобілізацією Обґрунтування обрису радіолокаційних станцій виявлення гіперзвукових літальних апаратів Захист населених пунктів від ударних та диверсійно-розвідувальних безпілотних літальних апаратів
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1