НЕЙРОСЕТЕВОЙ АЛГОРИТМ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТА НА МНОЖЕСТВЕ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

В данной статье описывается применение искусственных нейронных сетей для решения задачи отслеживания объекта. Исходные данные представлены последовательностью цифровых изображений. В качестве сети для обучения выбрана глубокая сверточная нейронная сеть с одним входным слоем, двумя сверточными и двумя субдискретизирующими. Выходом алгоритма являются вероятности соответствия той или иной части изображения искомому объекту. В результате выбирается кадр с максимальной вероятностью и принимается за положение объекта в данный момент. По итогам проведенного эксперимента точность отслеживания объекта составила 79%.

Authors
Publisher
Олимп
Number of issue
3
Language
Russian
Pages
67-70
Status
Published
Year
2017
Organizations
  • 1 Российский университет дружбы народов
Keywords
object tracking; convolutional neural network; deep learning; отслеживание объекта; сверточная нейронная сеть; глубокое обучение
Date of creation
10.07.2024
Date of change
10.07.2024
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/149364/
Share

Other records