Стробирование отметок движущихся объектов в системе обработки изображений со стационарной видеокамерой

Auteurs-es

  • Oleksii Bieliaiev Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-2437-902X
  • Volodymyr Kartashov Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-8335-5373
  • Francy Loutouangou Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-9109-066X

DOI :

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2017.96524

Mots-clés :

обработка изображений, алгоритмы слежения, распознавание образов, стробирование отметок, стрелковый тренажер

Résumé

Предлагается метод увеличения быстродействия системы обработки изображений со стационарной камерой с помощью применения операции стробирования обнаруживаемых объектов. В статье приводится краткий анализ наиболее часто используемых на практике методов слежения за движущимися объектами на изображениях со статическим или динамическим фоном. Приводятся и анализируются показатели быстродействия метода в условиях высокой помеховой обстановки

Bibliographies de l'auteur-e

Oleksii Bieliaiev, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166

Аспирант, ассистент

Кафедра медиаинженерии и информационных радиоэлектронных систем

Volodymyr Kartashov, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166

Доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрыКафедра медиаинженерии и информационных радиоэлектронных систем

Francy Loutouangou, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166

Аспирант

Кафедра медиаинженерии и информационных радиоэлектронных систем

Références

Bieliaiev, O. V., Kartashov, V. M. (2015). Obnaruzhenie ob’ektov zadannoj formy i opredelenie ih koordinat na izobrazhenii v mul’timedijnom strelkovom trenazhere [Objects detection and determination of their coordinates on the image in a multimedia shooting simulator]. Information processing systems, 10 (135), 16–21.

Zubkov, O. V., Koryttsev, I. V., Oleynikov, V. M., Sidorov, G. I., Kondrashov, E. V. (2011). Pat. No. 59467 UA. Electronic laser shooting simulator. MPKF41G3/26. No. u201015833; declareted: 28.12.2010; published: 10.05.2011, Bul. No. 9.

Kartashov, V. M., Sidorov, G. I., Bieliaiev, O. V. (2013). Pat. No. 80324 UA. Advanced electronic laser shooting simulator. MPKF41G3/26. No. u201213148; declareted: 19.11.2012; published: 27.05.2013, Bul. No. 10.

Slipchenko, M. I., Kartashov, V. M., Sidorov, G. I., Bieliaiev, O. V. (2013). Pat. No. 83387 UA. Advanced electronic laser shooting simulator. MPKF41G3/26. No. u201301988; declareted: 18.02.2013; published: 10.09.2013, Bul. No. 17.

Jafri, R., Arabnia, H. R. (2009). A Survey of Face Recognition Techniques. Journal of Information Processing Systems, 5 (2), 41–68. doi: 10.3745/jips.2009.5.2.041

Nixon, M. (1985). Eye spacing measurement for facial recognition. SPIE Proceedings, 575, 279–285. doi: 10.1117/12.966515

Reisfeld, D. (1994). Generalized symmetry transforms: attentional mechanisms and face recognition. Tel-Aviv, 56.

Graf, H., Chen, T., Petajan, E., Cosatto, E. (1995). Locating faces and facial parts. International Workshop on Automatic Face- and Gesture-Recognition, 41–46.

Cox, I., Ghosn, J., Yianilos, P. (1996). Featurebased face recognition using mixture-distance. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 209–216. doi: 10.1109/cvpr.1996.517076

Konushin, A. (2003). Slezhenie za tochechnymi osobennostjami sceny [Tracking the point features of the scene]. Computer graphics and multimedia, 4. Available at: http://www.ict.edu.ru/ft/002409/num4pntrac.pdf

Vezhnevets, A. P. (2006). Metody klassifikacii s obucheniem po precedentam v zadache raspoznavanija ob’ektov na izobrazhenijah [Classification methods with learning by use of precedents in the problem of recognition of objects in images]. International Conference of Computer Graphics and View. Novosibirsk. Available at: http://graphicon.ru/html/2006/proceedings/papers/fr10_34_VezhnevetsA.pdf

Amit, Y. (2002). 2D object detection and recognition: models, algorithms, and networks. Cambridge: MIT Press, 324.

Viola, P., Jones, M. J. (2001). Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE CVPR. doi: 10.1109/cvpr.2001.990517

Ferryman, J. M., Maybank, S. J., Worrall, A. D. (2000). Visual Surveillance for Moving Vehicles. International Journal of Computer Vision, 37 (2), 187–197. doi: 10.1023/a:1008155721192

KaewTraKulPong, P., Bowden, R. (2002). An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection. Video-Based Surveillance Systems, 135–144. doi: 10.1007/978-1-4615-0913-4_11

Kuzmin, S. Z. (1967). Digital processing of radar information. Moscow: Soviet radio, 400.

Abezgauz, G. G., Tron, A. P., Kopenkin, Yu. N., Korovina, I. A. (1970). Handbook of Probabilistic Calculations. Moscow: Military Publishing, 536.

Téléchargements

Publié-e

2017-03-31

Numéro

Rubrique

Technical Sciences