Статья

Название статьи ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИЗ ВИДЕОРЯДА КИНЕМАТИЧЕСКОЙ СХЕМЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГРАФИКОВ ДВИЖЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА
Автор А.В. Кучуганов, Д.С. Глухов
Рубрика РАЗДЕЛ V. МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Месяц, год 07, 2012
Индекс УДК 004.89, 004.93
DOI
Аннотация В работе рассматривается подход многоуровневого распознавания и логического анализа для извлечения из видеоряда кинематической схемы и определения графиков движения человека путем построения и сопоставления нечетких атрибутивных графов образов. Подход базируется на нечетких графах и структурном распознавании образов. Представлен оригинальный метод цветовой сегментации изображения путем кластеризации цветовой палитры в четырехмерном пространстве RGBW или HSVW, где W – количество пикселей соответствующего цвета, и рекурсивного (с помощью того же анализатора окрестностей) выделения областей изображения, относящихся к одному цвету полученной упрощенной палитры. Приведены примеры.

Скачать в PDF

Ключевые слова Видеоряд; когнитивное моделирование; цветовая сегментация; скелетон; распознавание образов; нечеткий граф.
Библиографический список 1. J. Root. Performance and Motion Capture. The VES Handbook of Visual Effects // Industry Standard VFX Practices and Procedures. – 2010. – P. 335-386.
2. Menache A. Motion Capture Case Studies and Controversy, Understanding Motion Capture for Computer Animation (Second Edition). – Elsevier, 2011. – P. 47-73.
3. Интервью с директором компании iPi Soft [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.render.ru/books/show_book.php?book_id=877, свободный.
4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2006. – 1072 с.
5. Kuchuganov A.V. Recursions in Image Analysis Problems // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2009. – Vol. 19, №. 3. – Р. 501-507.
6. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.
7. Ohlander R., Price K., Reddy D.R. Picture segmentation using a recursive region splitting method // Comput. Graphics Image Process. – 1978. – № 8. – P. 313-333.
8. Кучуганов А.В. Рекурсивные биоалгоритмы анализа изображений // Интеллектуальные системы. Коллективная монография. Вып. 3. – М.: Физматлит, 2009. – С. 179-187.
9. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем // Новости Искусственного Интеллекта. – 2001. – № 2-3. – C. 7-11.
10. Яхъяева Г.Э., Нечеткие множества и нейронные сети. – БИНОМ. Лаборатория знаний, Интернет-университет информационных технологий – ИНТУИТ.ру, 2008.
11. Исупов Н.С., Кучуганов А.В. Распознавание слитных рукописных текстов с использованием аппарата нечеткой логики // Вестник Ижевского государственного технического
университета. – Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2012. – № 1. – С. 104-107.

Comments are closed.