|
|
|
|
Распознавание образов в среде MATLAB
Автор : Башкинцев Борис Борисович, ученик 11 класса, Центр "Поиск", Ставрополь.
Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент (Ставропольский государственный университет) Бережной Виктор Васильевич.
|
|
|
|
Результат работы |
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.
|
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"?
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|