Отрывок: Помимо выполнения выше озвученных требований, данный набор векторов также инвариантен к пропорциям тела, поскольку не содержит в себе информации о длинах конечностей. Несмотря на то, что описанный набор векторов удовлетворяет всем требованиям, он не способен запечатлеть наклон торса вперёд, поскольку направления векторов на конечностях не изменяются, меняются лишь их длины до нормировки. Для исправления этой проблемы дополнительно просчитывается относительное расстоян...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКилбас И. А.ru
dc.contributor.authorГрибанов Д. Н.ru
dc.contributor.authorПарингер Р. А.ru
dc.coverage.spatialраспознавание позы человекаru
dc.coverage.spatialобучение нейронных сетейru
dc.coverage.spatialнейросетевой алгоритм классификацииru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialклассификация поз человекаru
dc.coverage.spatialключевые точки телаru
dc.creatorКилбас И. А., Грибанов Д. Н., Парингер Р. А.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\490947ru
dc.identifier.citationКилбас, И. А. Нейросетевой алгоритм для классификации наборов ключевых точек тела человека / И. А. Килбас, Д. Н. Грибанов, Р. А. Парингер // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 040322.ru
dc.description.abstractВ данной работе представлен нейросетевой алгоритм классификации наборов ключевых точек тела человека. Особенностью данного алгоритма является подход к предобработке данных, позволяющий увеличить обобщающую способность нейронной сети, производящей классификацию. Результаты экспериментов показывают, что предложенный алгоритм обладает высокой точностью и может быть использован в качестве компонента в системах распознавания позы человека.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleНейросетевой алгоритм для классификации наборов ключевых точек тела человекаru
dc.typeTextru
dc.citation.spage040322ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartПомимо выполнения выше озвученных требований, данный набор векторов также инвариантен к пропорциям тела, поскольку не содержит в себе информации о длинах конечностей. Несмотря на то, что описанный набор векторов удовлетворяет всем требованиям, он не способен запечатлеть наклон торса вперёд, поскольку направления векторов на конечностях не изменяются, меняются лишь их длины до нормировки. Для исправления этой проблемы дополнительно просчитывается относительное расстоян...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-040322.pdf818.3 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.