АЛГОРИТМ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ МАЛОРАЗМЕРНЫХ ОБРАЗОВ
Аннотация
Распознавание определенных образов в видеоизображениях, снятой камерой, осуще- ствляется с помощью методов обучения на основе сверточных нейронных сетей. Чем больше количество образов с множеством признаков и разнообразнее обучающая выборка видеоизображений, тем лучше сверточные нейронные сети извлекают признаки из после- довательности видеоизображений, которые не были включены в обучающую выборку. Это является следствием повышения точности обнаружения визуальных образов на видеоизоб- ражениях, содержащих признаки целевых образов. Однако, существуют ограничения в улучшении характеристик обнаружения, когда размеры образа, который нужно обнару- жить, значительно меньше, чем область фона или, когда образ описан малым количеством информации. Для решения проблем подобного рода авторами статьи разработан алго- ритм пространственно-временного комплексирования информации о движении динамиче- ских образов. Алгоритм обрабатывает фиксированное количество видеоизображений в определенные моменты времени и извлекает новые независимые признаки движения дина- мических образов на основе пространственно-временной обработки видеоизображений. Далее объединяет новые локальные признаки движения с исходными признакам видеоизоб- ражения. Это позволяет добавить признак движения динамических образов с сохранением исходных признаков изображения, описывающих статичные образы. Области видеоизоб- ражения, характеризующие признак движения, отображаются «цветным» кластером. Применение предварительной обработки направлено на повышение точности обнаруже- ния образов при условии наличия динамических визуальных образов на статичном заднем фоне. Если камера работает в режиме сканирования, то статичный задний фон можно обеспечить стабилизатором видеоизображений. Экспериментальным путем получены оценки интегральных критериев точности детекционных нейросетевых алгоритмов, пока- зывающие увеличение в точности обнаружения визуальных образов с применением алго- ритма пространственно-временного комплексирования информации о движении.
