Iii-bob. Asosiy model asosida algoritmlarni ishlab chiqish

Tanib olish algoritmi
Ushbu bo‘limda voqealar oqimini aniqlash algoritmi tafsilotlari keltirilgan. Birlashtirish oqimni an'anaviy video ramkalar kabi qayta ishlanishi mumkin bo‘lgan tasvirlar ketma-ketligiga aylantirsa ham, bu tasvirlar boshqa ma’noga ega va ishlab chiqilgan usullarni bevosita qo‘llash har doim ham amalga oshirilmaydi. Shunday qilib, algoritmni bunday ma’lumotlarga o‘tkazish uchun ba’zi o‘zgarishlarni amalga oshirish kerak. Algoritmning butun quvur liniyasi 3.24-rasmda ko‘rsatilgan va odatiy pozaga asoslangan algoritmni deyarli takrorlaydi. Quyidagi kichik bo‘limlar algoritmning o‘zgartirilgan yoki manba ma’lumotlarining o‘zgarishi sababli ba’zi tushuntirishlarga muhtoj bo‘lgan aniq bosqichlariga qaratilgan, xususan
1. inson qiyofasini aniqlash;
2. pozani baholash;
3. Optik oqimni hisoblash.
Qolgan operatsiyalar 3.2-bo‘limda tushuntirilganidek amalga oshiriladi.
3.24-rasm - Hodisaga asoslangan yurishni aniqlash algoritmining quvur liniyasi

bob bo‘yicha xulosalar
3-bobda olib borilgan nazariy va eksperimental tadqiqotlar natijasida quyidagilarga erishildi:
1. Gibrid belgilar lug’atidan foydalangan holda odamlarni yurish xususiyatlariga ko‘ra tanib olish tizimining funktsional va tarkibiy tashkil etilishi sintez qilindi va ular asosida atrof-muhit sharoitlariga mos keladigan tizimning funktsional va tarkibiy tuzilishi taklif qilindi. dinamik ob’ektning (yuruvchi odam) xatti-harakati va mavjud tuzilmalar bilan solishtirganda tizimning sifatini tavsiflovchi yuqori ko‘rsatkichlarga ega.
2. Ishchi lug’atning komponentlari ularning spektral tasviriga va dinamik ob’ektning ellips modelini uning o‘zgarishiga qarab adaptiv tuzatishga asoslangan tanib olish tizimining ishlashi uchun mahalliy va umumlashtirilgan algoritmlar tuziladi. video sensorga nisbatan pozitsiya, har bir vaziyatda ishchi lug’atning optimal miqdorini shakllantirish va ishlatish imkonini beradi.
3. Tabiiy sharoitda o‘tkazilgan eksperimental tadqiqotlar gibrid xususiyatli lug’at yordamida tanib olish tizimini yaratish usuli va usullarining izchilligi va samaradorligini tasdiqladi.
4. O‘tkazilgan tadqiqotlar va tajribalar natijalari quyidagi xulosalarga olib kelishi mumkin. Avvalo, aniq to‘liq tana yamoqlariga asoslangan modelning yuqori tanib olish sifati optik oqimning o‘zi harakat bilan tanib olish uchun yetarli ma’lumotga ega ekanligini va uzoq vaqt bloklari haddan tashqari ko‘p ekanligini ko‘rsatadi. Bu modelni ancha yengil qilish va tanib olishni tezlashtirish imkonini beradi. Ikkinchidan, yurishni aniqlash uchun eng muhim ma’lumot - siluet ketma-ketligiga qo‘llaniladigan optik oqimda aks ettirilgan tashqi qirralarning harakati. Shunday qilib, taklif qilingan usul qisman ma’lumot bo‘lgan taqdirda ham qo‘llanilishi mumkin. Shunga qaramay, bo‘g’inlar atrofidagi hududlardan qo‘shimcha ma’lumot to‘plash eng zamonaviy yondashuvlardan ustun bo‘lib, natijalarni yaxshilaydi.
5. Ushbu bobda yurishni aniqlash ko‘rinishi barqarorligini oshiradigan ikkita yangi yondashuv taqdim etildi. Bu ikkala kontseptsiya ham modelsiz va har qanday neyron tarmog’ining ko‘p ko‘rinishini aniqlash modeliga birlashtirilishi mumkin: ko‘rishni yo‘qotish har qanday neyron arxitekturasining har qanday yo‘qotish funktsiyasiga qo‘shilishi mumkin va o‘rnatish xususiyat tasnifidan oldin har qanday modelga qo‘llanilishi mumkin. Ishlab chiqilgan pozaga asoslangan modelga qo‘llanilganda, har bir modifikatsiya ma’lumotlar klasteri tuzilishini yaxshilashga olib keladi va shu bilan tanib olish sifatini oshiradi. Bundan tashqari, ikkita yondashuvni birgalikda qo‘llash modelni yanada yaxshilaydi, bu esa eng zamonaviy sifatga erishish imkonini beradi