Проведенный анализ результатов исследования показал, что применение уникальных нейротехнологий обработки изображения даёт высокий процент распознавания. Так при повороте или наклоне головы на 15-20 градусов погрешность сети составляет 2-3%. Данный программный модуль может быть использован в системах автоматического обнаружения и слежения за лицами через подключенные телекамеры.

Закачать тезисыРабота целиком

Обсуждение работы

Программный модуль? (Д, 07.01.2004   23:09:23 ) Вы пишите в своей работе: "Данный программный модуль может быть использован в системах автоматического обнаружения и слежения за лицами через подключенные телекамеры". Позвольте, а где этот программный модуль? Раз уж говорите, что Вы его разработали, покажите общественности. А то на словах все всё могут... Программа распознавания образов (Башкинцев Борис, 26.01.2004   19:08:08 ) Набор операторов языка MATLAB довольно прост: % Инициализация сети [alphabet, targets]=myt; [R,Q]=size(alphabet); [S2,Q]=size(targets); S1=30; net=newff(minmax(alphabet),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'trainscg'); net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01; net.b{2}=net.b{2}*0.01; gensim(net) % Обучение P=alphabet; T=targets; net.performFcn = 'sse'; % Sum-Squared Error performance function net.trainParam.goal = 0.1; % допустимая средняя квадратичная погрешность net.trainParam.show = 20; % Частота отображения графика (в циклах) net.trainParam.epochs = 5000; % Максимальное количество циклов обучения net.trainParam.mc = 0.95; % Постоянная момента [net,tr]=train(net,P,T) % загрузить noisy noisy=noisy_third(:,3); noisy=alphabet(:,4); % Вывод зашумленной фотографии counter=0; for i=1:50 for j=1:50 counter=counter+1; w(i,j)=noisy(counter); end; end; showp=uint8(w); imshow(showp); % Получение номера фотографии A2=sim(net,noisy); A2=compet(A2); answer=find(compet(A2)==1) % Вывод исходной фотографии counter=0; for i=1:50 for j=1:50 counter=counter+1; w(i,j)=alphabet(counter,answer); end; end; showp=uint8(w); imshow(showp); Все просто (Дмитрий, 01.02.2004   17:24:00 ) Все оказалось весьма просто ;) Простой алгоритм - простая работа. Вопрос такой: Вы в курсе, что с течением времени погрешность возрастает, причем далеко не линейно? В работе Вы это учитываете? Иначе, после 15-30 минут работы программы погрешность будет настолько большая, что Ваши "системы слежения" дадут абсолютно неправильный результат. Погрешность (Башкинцев Борис, 03.02.2004   22:00:18 ) После обучения НС, т.е. настройки весов и смещений, на вход подаются некоторые матрицы. Этот процесс не может изменить значения весовых коэффициентов и смещений, следовательно, при работе сети ее погрешность не изменяется. Процент ошибок сети уменьшается во время обучения и после остается неизменным. Погрешность (Дмитрий, 05.02.2004   12:29:42 ) Нет, извините, Вы пишите про "системы автоматического обнаружения и слежения за лицами", т.е. после первой обработки у Вас будет некоторая погрешность (кстати, какая?). Затем Вы подаете не вход параметры, рассчитанные Вашей программой, и погрешность увеличивается! Это необходимо учитывать! Или Ваша система не пригодна в плане "систем автоматического обнаружения и слежения за лицами"? Добавить комментарий Автор Тема Сообщение: