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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКилбас И. А.ru
dc.contributor.authorПарингер Р. А.ru
dc.contributor.authorГайдель А. В.ru
dc.contributor.authorГошин Е. В.ru
dc.contributor.authorРовнов С. В.ru
dc.coverage.spatialвидеопотокru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialраспознавание маркерных объектовru
dc.coverage.spatialраспознавание позы человекаru
dc.coverage.spatialкорректировка ошибок трекингаru
dc.coverage.spatialнейросетевые модели трекингаru
dc.creatorКилбас И. А., Парингер Р. А., Гайдель А. В., Гошин Е. В., Ровнов С. В.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\466011ru
dc.identifier.citationНейросетевая 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.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.].ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - Т. 3 : Искусственный интеллект и науки о данныхru
dc.titleНейросетевая модель трекинга маркерных объектов по видеопотокуru
dc.typeTextru
dc.citation.spage031872ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartДанная 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...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
16paper031872.pdf450.63 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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