Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/2543
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorАнтощук, Светлана Григорьевна
dc.contributor.authorГодовиченко, Николай Анатольевич
dc.contributor.authorAntoshchuk, S. G.
dc.contributor.authorGodovichenko, N. A.
dc.contributor.authorАнтощук, С. Г.
dc.contributor.authorГодовиченко, М. А.
dc.date.accessioned2017-05-15T09:34:33Z
dc.date.available2017-05-15T09:34:33Z
dc.date.issued2013-11
dc.identifier.issn2221-3805
dc.identifier.issn2221-3937
dc.identifier.urihttp://etks.opu.ua/?fetch=articles&with=info&id=94
dc.identifier.urihttp://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/2543
dc.description.abstractПроведен 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.en
dc.description.abstractThe 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.en
dc.description.abstractПроведено 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.en
dc.language.isoruen
dc.publisherOdessa National Polytechnic Universityen
dc.subjectсистемы восприятия информацииen
dc.subjectмодель событийen
dc.subjectсемантические сетиen
dc.subjectсеть Петриen
dc.subjectвероятностная модельen
dc.subjectбайесовский подходen
dc.subjectбайесовский рекурсивный фильтрen
dc.subjectдинамическая модельen
dc.subjectмодель измеренийen
dc.subjectsystems of information perceptionen
dc.subjectevent modelen
dc.subjectsemantic networksen
dc.subjectPetri netsen
dc.subjecta probabilistic modelen
dc.subjectBayesian approachen
dc.subjectBayesian recursive filteren
dc.subjectthe dynamic modelen
dc.subjectthe measurement modelen
dc.subjectconditional independenceen
dc.subjectсистеми сприйняття інформаціїen
dc.subjectмодель подійen
dc.subjectсемантичні мережіen
dc.subjectмережа Петріen
dc.subjectімовірнісна модельen
dc.subjectбайєсівський підхідen
dc.subjectбайєсівський рекурсивний фільтрen
dc.subjectдинамічна модельen
dc.subjectмодель вимірюваньen
dc.titleУЧЕТ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ДАННЫХ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ СОБЫТИЙ С ПОМОЩЬЮ СЕТИ ПЕТРИen
dc.title.alternativeACCOUNTING DATA UNCERTAINITY IN MODELING EVENTS WITH PETRI NETSen
dc.title.alternativeВРАХУВАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ДАНИХ ПРИ МОДЕЛЮВАННІ ПОДІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕРЕЖІ ПЕТРІen
dc.typeArticleen
opu.citation.journalЭлектротехнические и компьютерные системыen
opu.citation.firstpage138en
opu.citation.lastpage146en
opu.citation.issue№12 (88)en
opu.staff.idhodovychenko@opu.ua
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.