Багаторівнева оптична оцінка потоку за допомогою глибокої нейронної мережі з маскою розподілу потоку
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі булу розглянуто метод оцінки оптичного потоку, з використанням багаторівневої обробки для пришвидшення оцінки якості потоку. Отримані результати показали вищу швидкість.
This paper investigates the of optical flow for layred segmentation and capturing the contour of dynamic video objects on the image. The results showed better speed comparing to standart approach.
This paper investigates the of optical flow for layred segmentation and capturing the contour of dynamic video objects on the image. The results showed better speed comparing to standart approach.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Колесник Г. С. Багаторівнева оптична оцінка потоку за допомогою глибокої нейронної мережі з маскою розподілу потоку [Електронний ресурс] / Г. С. Колесник; наук. кер А. В. Кожем'яко // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12684.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Bouguet, J.Y. Pyramidal Implementation of the Lucas-Kanade Feature Tracker; Intel Corporation, Microprocessor Research Labs: Santa Clara, CA, USA, 1999.
- Horn, B.K.; Schunck, B.G. Determining optical flow. Artif. Intell. 1981, 17, 185203.
- Bruhn, A.; Weickert, J.; Schn, C. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local and global optical flow methods. Int. J. Comput. Vis. 2005, 61, 211–231