Розпізнавання об'єктів на фото та відео
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Рогзглянуто сучасні методи та підходи до розпізнавання об'єктів на фото та відео. Описано різноманітні алгоритми як ненейромережні алгоритми (каркас Viola-Jones, SIFT та метод ознак гістограми орієнтованих градієнтів) так і методи на основі нейромереж, (CNN на основі регіонів, деформовані згорткові мережі та одноступеневі детектори, такі як SSD, RefineDet та RetinaNet). Визначено, що кожен метод описується з врахуванням його принципу дії, переваг та недоліків.
This study explores contemporary methods and approaches to object recognition in photos and videos. Various algorithms were described, including non-neural network algorithms (the Viola-Jones framework, SIFT, and Histogram of Oriented Gradients (HOG)), as well as neural network-based methods (region-based CNNs, deformable convolutional networks, and single-stage detectors like SSD, RefineDet, and RetinaNet). Each method is elucidated considering its principles, advantages, and drawbacks.
This study explores contemporary methods and approaches to object recognition in photos and videos. Various algorithms were described, including non-neural network algorithms (the Viola-Jones framework, SIFT, and Histogram of Oriented Gradients (HOG)), as well as neural network-based methods (region-based CNNs, deformable convolutional networks, and single-stage detectors like SSD, RefineDet, and RetinaNet). Each method is elucidated considering its principles, advantages, and drawbacks.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-14-3
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Бондаренко К. О., Гнідунець В. О., Крупельницький Л. В. Розпізнавання об'єктів на фото та відео // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21343.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Дослідження алгоритмів комп'ютерного зору та розпізнавання об'єктів на двовимірних зображеннях: thesis/ В.А.Толбатов та ін. 2016. URL:иhttp://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/46591.
- Ivanishyn I. USING VIOLA-JONES AND K NEAREST NEIGHBORS METHODS FOR FACE DETECTION AND RECOGNITION. International scientific journal "Internauka". 2022. № 11(130). URL: https://doi.org/10.25313/2520-2057-2022-11-8281.
- Матлахов В. І. Інтелектуальна система розпізнавання образів у Web-контексті : master's thesis. 2020. URL: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82177.
- Грицик В. В., Березький О. М. Методи та високопродуктивні паралельні системи для обробки та розпізнавання зображень у реальному часі. International journal of computing. 2014. С. 25–24. URL: https://doi.org/10.47839/ijc.2.1.159.
- Myronuyk D. M., Blahitko B. Y., Zajazchuk I. M. Computer simulation of deep learning for image recognition. Computer Technologies of Printing. 2019. Vol. 2, no. 42. P. 57–63. URL: https://doi.org/10.32403/2411-9210- 2019-2-42-57-63.