Technologies de l'information pour la reconnaissance d'objets vidéo : monographie
Traitement des vidéos et des images sur la base de l'analyse des big data et de la technologie de l'apprentissage automatique
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La monographie est consacrée au développement de méthodes et de moyens d'utilisation de l'IA pour identifier rapidement des objets en mouvement dans un flux de données vidéo sur la base de technologies d'apprentissage profond. Les méthodes classiques et non classiques de l'IA, les réseaux neuronaux convolutifs, la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes, ainsi que les théories des systèmes de contrôle basées sur les estimations et les critères des statistiques mathématiques sont pris en compte. À l'issue de la reconnaissance, nous déterminerons le type de l'objet r...
La monographie est consacrée au développement de méthodes et de moyens d'utilisation de l'IA pour identifier rapidement des objets en mouvement dans un flux de données vidéo sur la base de technologies d'apprentissage profond. Les méthodes classiques et non classiques de l'IA, les réseaux neuronaux convolutifs, la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes, ainsi que les théories des systèmes de contrôle basées sur les estimations et les critères des statistiques mathématiques sont pris en compte. À l'issue de la reconnaissance, nous déterminerons le type de l'objet reconnu et disposerons d'estimations quantitatives de la précision. Une méthode d'application de modèles a été mise en oeuvre. L'algorithme dispose d'informations sur l'aspect de l'objet requis, le type d'arrière-plan qu'il peut avoir, l'aspect et la position des contours spécifiques de l'objet. Il envisage immédiatement un emplacement possible pour la détection de l'objet. Il permet d'obtenir une qualité de reconnaissance élevée et de bonnes performances. Cependant, lorsque la caméra vidéo capture plusieurs objets similaires, différents modèles sont satisfaits et la reconnaissance diminue. Une famille de modèles (réseaux neuronaux artificiels) est utilisée pour estimer ou approximer des fonctions qui peuvent dépendre de nombreuses entrées et sont généralement inconnues.
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