Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/2543
Название: УЧЕТ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ДАННЫХ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ СОБЫТИЙ С ПОМОЩЬЮ СЕТИ ПЕТРИ
Другие названия: ACCOUNTING DATA UNCERTAINITY IN MODELING EVENTS WITH PETRI NETS
ВРАХУВАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ДАНИХ ПРИ МОДЕЛЮВАННІ ПОДІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕРЕЖІ ПЕТРІ
Авторы: Антощук, Светлана Григорьевна
Годовиченко, Николай Анатольевич
Antoshchuk, S. G.
Godovichenko, N. A.
Антощук, С. Г.
Годовиченко, М. А.
Ключевые слова: системы восприятия информации
модель событий
семантические сети
сеть Петри
вероятностная модель
байесовский подход
байесовский рекурсивный фильтр
динамическая модель
модель измерений
systems of information perception
event model
semantic networks
Petri nets
a probabilistic model
Bayesian approach
Bayesian recursive filter
the dynamic model
the measurement model
conditional independence
системи сприйняття інформації
модель подій
семантичні мережі
мережа Петрі
імовірнісна модель
байєсівський підхід
байєсівський рекурсивний фільтр
динамічна модель
модель вимірювань
Дата публикации: Ноя-2013
Издательство: Odessa National Polytechnic University
Краткий осмотр (реферат): Проведен анализ задачи распознавания событий в видеопотоке, выявлены основные задачи, которые ставятся при разработке систем распознавания событий. Рассмотрено использование сети Петри в качестве модели для распознавания событий. Предложена вероятностная модель на основе сети Петри в виде байесовского рекурсивного фильтра с использованием фильтра частиц. Проведено тестирование на основе набора видеороликов и показана эффективность предложенной модели в условиях неопределенности входных данных при использовании реальных алгоритмов трекинга.
The analysis of the problem of recognition events in the video was conducted, identified the main tasks set in the development of systems of recognition events. The use of Petri nets as a model for recognition events was examined. The probabilistic model based on the Petri net in the form of the recursive Bayesian filter was proposed.. Testing conducted on a set of videos and shows the effectiveness of the proposed model under uncertainty of input data using real tracking algorithms.
Проведено аналіз задачі розпізнавання подій у відеопотоці, виявлені основні задачі, які виникають при розробці систем розпізнавання подій. Розглянуто використання мережі Петрі в якості моделі розпізнавання подій. Запропоновано імовірнісну модель на основі мережі Петрі у вигляді байєсівського рекурсивного фільтру. Запропоновано динамічну модель та модель вимірювань на основі мережі Петрі. Проведено тестування на основі набору відеороликів та показано ефективність запропонованої моделі в умовах невизначеності вхідних даних при використанні реальних алгоритмів трекінгу.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://etks.opu.ua/?fetch=articles&with=info&id=94
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/2543
ISSN: 2221-3805
2221-3937
Располагается в коллекциях:Електротехнічні та комп'ютерні системи №12(88), 2013

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
138-146_Годовиченко n.pdf325.85 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.