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.author | Килбас И. А. | ru |
dc.contributor.author | Грибанов Д. Н. | ru |
dc.contributor.author | Парингер Р. А. | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание позы человека | ru |
dc.coverage.spatial | обучение нейронных сетей | ru |
dc.coverage.spatial | нейросетевой алгоритм классификации | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | классификация поз человека | ru |
dc.coverage.spatial | ключевые точки тела | ru |
dc.creator | Килбас И. А., Грибанов Д. Н., Парингер Р. А. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\490947 | ru |
dc.identifier.citation | Килбас, 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.abstract | В 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.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные 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.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Нейросетевой алгоритм для классификации наборов ключевых точек тела человека | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 040322 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | 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... | - |
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.pdf | 818.3 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.