Ансамблеві методи можуть використовуватись для багатьох завдань, одними з найпопулярніших є: класифікація, регресія та сегментація зображень. Сегментація зображень є складною задачею, де використання ансамблевих методів машинного навчання дає можливість покращити точність передбачень нейронних мереж.
Запропоновано використання модифікованого процесу навчання нейронної мережі з почерговим використанням декількох наборів даних для розпізнавання обʼєктів мобільними роботизованими системами у закритому просторі. Проаналізовано останні дослідження та підходи до вирішення проблеми розпізнавання точних контурів обʼєктів, виявлено ключові особливості декількох архітектур нейронних мереж. Виявлено нестачу даних про ефективність використання систем розпізнавання обʼєктів у мобільних роботизованих системах із обходом перешкод у закритому просторі.
Життя кожної людини, групи людей і нації залежить від географічних, економічних, політичних, культурних і релігійних умов. Спосіб життя формується у результаті щоденного повторення і складається із таких факторів: харчування, фізичні навантаження, наявність шкідливих звичок, моральний і духовний розвиток тощо. В останні десятиліття спосіб життя вважають невід’ємною частиною добробуту, що сприяло збільшенню кількості досліджень. Медики стверджують, що більш ніж половина проблем зі здоров’ям пов’язані із дієтою. Мільйони людей харчуються неправильно, навіть не підозрюючи про це.
This paper examines the main methods and principles of image formation, display of the sign language recognition algorithm using computer vision to improve communication between people with hearing and speech impairments. This algorithm allows to effectively recognize gestures and display information in the form of labels. A system that includes the main modules for implementing this algorithm has been designed.
Запропоновано варіант системи технічного зору на основі багатопроцесорної архітектури з використанням багатопортової пам’яті з рівним доступом усіх спецпроцесорів.
Розглянуто реалізацію алгоритму визначення координат об`єкта у монохромному відеопотоці на основі методу аналізу гістограми відеозображення з використанням мікроконтролера з ядром DSP.
An efficient graph-based image segmentation algorithm (EGBIS) is considered. The aspects of an efficient algorithm implementation, in particular the use of “Disjoint sets union” data structure with its heuristics “path compression” and “union be rank”, are investigated. A suitability of the algorithm for the use in automated systems is reviewed. An applicability of cluster validity measures for image segmentation quality assessment is analyzed.