Распознавание объекта в сцене на основе модели непроизвольного внимания с использованием OpenCL / И. А. Потапьев ; науч. рук. С. В. Аксёнов

Основной Автор-лицо: Потапьев, И. А.Вторичный автор-лицо: Аксёнов, С. В., специалист в области информатики и вычислительной техники, доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук, 1983-, Сергей Владимирович, 727Коллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра оптимизации систем управления (ОСУ)Язык: русский ; резюме, eng.Страна: Россия.Серия: Математическое моделирование и технологии высокопроизводительных вычисленийРезюме или реферат: In this paper the algorithm of object tracking based on bottom-up attention is presented. First, the one-dimensional images were extracted from original image such as color and intensity maps. Then they combined into saliency map, which maximums corresponds to the most salient locations. Finally, the adaptive threshold is used to determine the location of objects on image. To accelerate the algorithm, the OpenCL version of the algorithm has been implemented. Experimental results demonstrate effectiveness of the algorithm for single and multiple object tracking. Implementation on OpenCL improves performance of the system..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [Библиогр.: с. 99 (6 назв.)].Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | распознавание объектов | непроизвольное внимание | OpenCL | видеоанализ | параллельные вычисления | пирамиды изображений Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Заглавие с титульного листа.

[Библиогр.: с. 99 (6 назв.)]

In this paper the algorithm of object tracking based on bottom-up attention is presented. First, the one-dimensional images were extracted from original image such as color and intensity maps. Then they combined into saliency map, which maximums corresponds to the most salient locations. Finally, the adaptive threshold is used to determine the location of objects on image. To accelerate the algorithm, the OpenCL version of the algorithm has been implemented. Experimental results demonstrate effectiveness of the algorithm for single and multiple object tracking. Implementation on OpenCL improves performance of the system.

Adobe Reader

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.