Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей

Косатый Дмитрий Николаевич. Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей. к.ф.-м.н., доц. Вахитов А. Т. Фундаментальная информатика и информационные технологии, кафедра информатики. Данная работа посвящена решению задачи детекции пешеходов на изображениях. В реальных приложениях актуальными являются решения, достигающие высокой скорости и качества. Такое решение предоставляют гибридные методы, использующие точные и быстрые методы. Несмотря на то, что отдельные методы имеются в составе библиотек с открытым исходным кодом, их интеграция не является решённой задачей. Цель работы состоит в разработке библиотеки с открытым исходным кодом, сочетающей каскадный метод и глубокую нейронную сеть. В итоге выполнения работы реализован гибридный детектор. В работе приведено сравнительное тестирование гибридного детектора с каскадным алгоритмом и глубокой нейронной сетью. 22 источника. Косатый, Д.Н. Методы создания гибридных классификаторов на основе каскадов и глубоких нейронных сетей: магистерская дис.: защищена 27.05.2016 / Косатый Дмитрий Николаевич. - СПб., 2016. - 28 с. Библиогр.: с. 28-30.

Математика
Диссертации

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d36885f1be77c40d591a5
UUID: 3298582a-e7e7-4538-bea2-8f5326f26b6b
Язык: Русский
Опубликовано: больше 4 лет назад
Просмотры: 18

Косатый Дмитрий Николаевич

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет


0

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 2571565 bytes


Поделиться работой
Current View

Рецензии:

  Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Для лиц старше 18 лет