АВТОМАТИЗОВАНІ МОДЕЛІ ОБРОБКИ ВІЗУАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-4-147-2023-09Ключові слова:
обробка зображень, розпізнавання образів, детектування об’єктів, машинне навчання, класифікація зображень, визначення ознак.Анотація
У контексті швидкого розвитку комп'ютерного зору та штучного інтелекту обробка візуальних даних відіграє ключову роль у різних галузях, включаючи медицину, робототехніку, безпеку та інші. В рамках огляду літератури проаналізовано існуючі мето-ди та алгоритми обробки візуальної інформації. Результати аналізу дозволили виявити пе-реваги та недоліки, а також визначити сфери їх застосування. Зокрема, розглянуто сегментацію зображень, розпізнавання образів, класифікацію і детекцію об'єктів та інші аспекти обробки візуальної інформації. Основна мета дослідження полягає у створенні комплексної моделі, здатної автоматично обробляти та аналізувати різні форми візуальних даних. Модель показала високу ефективність та точність в обробці візуальних даних, включаючи завдання сегментації, розпізнавання та класифікації об'єктів. Результа-ти дослідження підтверджують ефективність та значущість автоматизованих моделей обробки візуальної інформації. Запропонована модель може бути корисною для розробки нових інформаційних систем, які базуються на обробці візуальних даних та сприяти роз-витку комп'ютерного зору та штучного інтелекту.
Посилання
Ajeet Ram Pathak. Application of Deep Learning for Object Detection / Ajeet Ram Pathak, Manjusha Pandey, Siddharth Rautaray // International Conference on Computational Intelligence and Data Science (ICCIDS 2018). – 2018. – P. 1706-1717.
Christ P.F. Automatic liver and lesion segmentation in CT using cascaded fully convolutional neural networks and 3D conditional random fields / P. F. Christ, M. E. A. Elshaer, F. Ettlinger, S. Tatavarty, M. Bickel, P. Bilic, M. Rempfler, M. Armbruster, F. Hofmann, M. D’Anastasi, W. H. Sommer, S.-A. Ahmadi, B. H. Menze // MICCAI, Cham. – 2016. – P. 415–423.
Gonal J. S. Morphological Segmentation of the Brain Tumors by Using Image Processing and Lab-VIEW /J. S. Gonal, V. V. Kohir // X International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) – Volume 4, Special Issue. – 2015. –
P. 334-341.
Hanchi Liu. Application of Deep Learning-Based Object Detection Techniques in Fish Aquaculture: A Review / Hanchi Liu, Xin Ma, Yining Yu, Liang Wang, Lin Hao // Journal of Marine Science and Engineering. – 2023 – №11(4):867.
Kapil Kumar Gupta. A Comparative Study of Medical Image Segmentation Techniques for Brain Tumor Detection / Kapil Kumar Gupta, Namrata Dhanda, Upendra Kumar // 4th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA). – 2018. – P. 1-4.
Krasilenko Vladimir G. Application of nonlinear correlation functions and equivalence models in ad-vanced neuronets / Vladimir G. Krasilenko, Oleg K. Kolesnitsky, Anatoly K. Bogukhvalsky // Proceedings of SPIE – Vol. 3317. – 2017. – P. 211-222. 444
Pushpajit A. Khaire. An Overview Of Image Segmentation Algorithms / Pushpajit A. Khaire, Nileshsingh V. Thakur // International Journal of Image Processing and Vision Science. – 2013. – Vol. 1: Iss. 3 , Article 1. – P. 150-156.
DOI: 10.47893/IJIPVS.2013.1028
Rituparna Sarma. A comparative study of new and existing segmentation techniques / Rituparna Sarma,Yogesh Kumar Gupta // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 1022, 1st International Conference on Computational Research and Data Analytics (ICCRDA). – 2020. – P.1022-1033.
DOI 10.1088/1757-899X/1022/1/012027
Ronneberger O. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation / Ronneberger O., Fischer P., Brox T. // MICCAI, Vol. 9351. – 2015. –
P. 234–241.
Sharmila T. Impact of applying pre-processing techniques for improving classification accuracy / Sharmila T., Ramar K., Thangaswamy Sree Renga Raja // Signal, Image and Video Processing. – 2014. – №8(1). – P. 149-157.
DOI:8. 10.1007/s11760-013-0505-7.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
