Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  detekcja obrazu
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W niniejszym artykule zaproponowano realizację systemu wspomagajacego rozpoznawanie statycznych znaków języka migowego. Na potrzeby rozwiązania skorzystano z sensora Microsoft Kinect XBOX 360, przygotowano oprogramowanie umożliwiające translację znaków dla osób nie znających tego języka, oparte na sztucznej inteligencji, przetworzono otrzymane informacje oraz utworzono zbiór danych pozwalający na ich poprawną klasyfikację. Istotnym faktem jest również wybranie najbardziej optymalnego rozwiązania, zarówno pod względem możliwości wydajnościowych przeciętnego komputera osobistego jak i efektywności działania systemu.
EN
In following work there is suggested a solution to recognise certain static characters from sign language. To achieve the objective, there were used tools like Microsoft Kinect and convolutional neural networks. Main problems to overcome were to collect data from Kinect sensor and prepare software based on artificial intelligence, which could process gathered material. For learning purposes around four thousand images were collected. Dataset this large was required for neural networks to work and respond properly. What is also important is to select the most optimal solution for neural networks. The influence of dropout parameter on learning process was studied too.
EN
Presently, Internet offers to all users easy and constant access to TV programmes through the Internet TV. These programmes are not always appropriate for all users (eg childern) on account of presented content. There are diverse methods of TV programmes blocking In order to check TV programmes content broadcasted through the Internet. However, the problem of automatic blocking is not solved. It does not take a note of the method that consist in verification of the program mes through the identification of the image broadcasted from the video stream. The paper presents a method invented by the authors of the paper based on automatic identification of the provider’s logo. The programme’s provider reconnaissance will be realized on-line through the automatic identification of the static logo object together with the programme in a sequence of video images. The automatic identification of the provider’s logo allows to block access to TV broadcast of the selected transmissions according to the transmission schedule. This method performs a temporal and spatial segmentation of the logo. The findings received in this work confirm the effectiveness of that method. The method has been tested on transmissions available in the Internet TV. It allows to achieve over 98,7% correct results of the Internet TV programmes blocking on-line.
PL
W obecnych czasach Internet oferuje wszystkim swoim użytkownikom łatwy i stały dostęp do programów telewizyjnych dzięki telewizji internetowej. Z uwagi na prezentowane treści, programy te nie zawsze są odpowiednie dla wszystkich użytkowników (np. dzieci). Istnieje wiele metod, które są używane do sprawdzania zawartości programów przekazywanych w programach telewizyjnych. Jednakże problem automatycznego blokowania programów na podstawie treści nie jest całkowicie rozwiązany. Nie istnieją metody polegające na sprawdzaniu programu poprzez automatyczną identyfikację obrazu logo ze strumienia wideo. W artykule przedstawiono autorską metodę polegająca na automatycznej identyfikacji logo nadawcy programu. Rozpoznawanie logo nadawcy będzie realizowane on-line poprzez identyfikację statycznego obiektu logo emitowanego wraz z programem w sekwencji obrazów wideo. Automatyczna identyfikacja nadawcy programu pozwoli na zablokowanie dostępu do wybranych transmisji telewizyjnych konkretnych nadawców. Metoda wykorzystuje czasowo – przestrzenną segmentację logo. Otrzymane w pracy wyniki potwierdzają skuteczność metody. Metoda została przetestowana na wybranych programach telewizji internetowej, osiągając ponad 98,7% poprawnych rezultatów blokowania programów telewizji internetowej on-line.
PL
Celem badań opisanych w artykule było przetestowanie wybranych metod korekcji obrazów cyfrowych pod kątem optymalizacji ich automatycznego pomiaru. Główny nacisk został położony na zbadanie przekształceń punktowych (wyrównanie kontrastu i histogramu) i kontekstowych (filtracja liniowa i nieliniowa). Ze względu na dostępne narzędzia programowe badano użycie filtracji dla celów optymalizacji automatycznego pomiaru w dwu najpopularniejszych zastosowaniach: detekcja i pomiar tych samych obiektów na dwu lub więcej obrazach z zastosowaniem autokorelacji oraz pomiar elementów liniowych. Pierwsza część doświadczeń dotyczyła zmian, jakie zachodzą w wartości współczynnika korelacji między dwoma przekształcanymi obrazami cyfrowymi oraz rozbieżności między położeniem punktu obrazu znajdowanego przez obserwatora a obrazem znajdowanym przez autokorelację na przefiltrowanych obrazach. W wyniku badań stwierdzono, że użycie filtrów : uśredniającego i medianowego wpływa znacznie na zwiększenie korelacji między badanymi miejscami, natomiast filtr dolnoprzepustowy LP1 daje najbliższe manualnemu wyniki pomiaru. W drugiej części badań dotyczących wpływu filtracji na detekcję elementów liniowych wykorzystano filtry górnoprzepustowe i krawędziujące. Jako miarę jakości filtracji przyjęto dwa parametry: korelacyjny współczynnik wyznaczenia prostej, który porównuje szacunkowe i rzeczywiste wartości współrzędnych oraz odchylenie standardowe punktów od estymowanej prostej. Wyniki obliczeń wykazały, że optymalnym z badanych filtrów okazał się filtr Laplace’a.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.