Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Данная модель увеличивает количество распознанных маркерных объектов тела человека на 10% в случаях, когда значение метрики (1) меньше среднего по тестовой выборке, а также безошибочно корректирует ориентацию (попутанные стороны) маркерных объектов. Рисунок 1 показывает сдвиг в распределении распознанных точек - распознаётся больше точек. Искусственный инт...

Название :	Нейросетевая модель трекинга маркерных объектов по видеопотоку
Авторы/Редакторы :	Килбас И. А. Парингер Р. А. Гайдель А. В. Гошин Е. В. Ровнов С. В.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Нейросетевая модель трекинга маркерных объектов по видеопотоку / И. А. Килбас, Р. А. Парингер, А. В. Гайдель, Е. В. Гошин, С. В. Ровнов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 031872.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466011
Ключевые слова:	видеопоток сверточные нейронные сети распознавание маркерных объектов распознавание позы человека корректировка ошибок трекинга нейросетевые модели трекинга
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.