Widzenie komputerowe oparte na technologii uczenia maszynowego: monografia

Monografia po-wi-cona jest rozwojowi metod i narz-dzi wizji komputerowej wykorzystuj-cych sztuczn- inteligencj- do szybkiej identyfikacji poruszaj-cych si- obiektów w strumieniu danych wideo w oparciu o technologie g--bokiego uczenia. Rozwäane s- klasyczne i nieklasyczne metody sztucznej inteligencji, konwolucyjne sieci neuronowe, wizja komputerowa i rozpoznawanie obrazów oraz teorie systemów sterowania oparte na szacunkach i kryteriach statystyki matematycznej. W wyniku rozpoznawania okre-lany jest typ rozpoznawanego obiektu i obliczane s- ilo-ciowe szacunki dok-adno-ci. Zaimplementowano metod- stosowania szablonów. Algorytm posiada informacje o tym, jak wygl-da poszukiwany obiekt, jakie mo-e mie- t-o, jak wygl-daj- okre-lone kontury obiektu i w jakiej s- pozycji. Natychmiast brana jest pod uwag- mo-liwa lokalizacja detekcji obiektu. Pozwala to na osi-gni-cie wysokiej jako-ci rozpoznawania i dobrej wydajno-ci. Gdy kamera wideo rejestruje kilka podobnych obiektów, zaspokajane s- ró-ne szablony, a rozpoznawalno-- spada. Modele sztucznych sieci neuronowych s- u-ywane do szacowania lub przybli-ania funkcji, które mog- zale-e- od wielu danych wej-ciowych i zazwyczaj s- nieznane.

Victoria Vysotska is professor at Information Systems and Networks Department of Lviv Polytechnic National University. Lyubomyr Chyrun is associate professor at Applied Mathematics Department of Ivan Franko National University of Lviv. Oleksandr Lavrut is professor at Tactics Department of the Hetman Petro Sahaidachnyi National Army Academy.