<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Багаторівнева оптична оцінка потоку за допомогою глибокої нейронної мережі з маскою розподілу потоку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКолесник, Г. С.uk
dc.contributor.advisorКожем'яко, А. В.uk
dc.titleБагаторівнева оптична оцінка потоку за допомогою глибокої нейронної мережі з маскою розподілу потокуuk
dc.date.issued2021
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКолесник 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12684
dc.identifier.udc681.3.069
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/39542
dc.description.abstractУ роботі булу розглянуто метод оцінки оптичного потоку, з використанням багаторівневої обробки для пришвидшення оцінки якості потоку. Отримані результати показали вищу швидкість.uk
dc.description.abstractThis 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.en
dc.subjectоптичний потікuk
dc.subjectсегментація зображенняuk
dc.subjectбінаразація зображенняuk
dc.subjectпорогове значення бінаризаціїuk
dc.subjectконтурний аналізuk
dc.subjectідентифікація об’єктівuk
dc.subjectoptical flowen
dc.subjectimage processingen
dc.subjectimage segmantationen
dc.subjectbinarizationen
dc.subjectthresholdingen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesBouguet, J.Y. Pyramidal Implementation of the Lucas-Kanade Feature Tracker; Intel Corporation, Microprocessor Research Labs: Santa Clara, CA, USA, 1999.en
dc.relation.referencesHorn, B.K.; Schunck, B.G. Determining optical flow. Artif. Intell. 1981, 17, 185203.en
dc.relation.referencesBruhn, A.; Weickert, J.; Schn, C. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local and global optical flow methods. Int. J. Comput. Vis. 2005, 61, 211–231en
dc.date.accessioned2024-03-11T12:05:58Z
dc.date.available2024-03-11T12:05:58Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
12684.pdf
Розмір:
478,69 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет комп'ютерних систем і автоматики (2021)