Հայաստանի ատենախոսությունների բաց մատչելիության պահոց = Open Access Repository of the Armenian Electronic Theses and Dissertations (Armenian ETD-OA) = Репозиторий диссертаций Армении открытого доступа

Տեսաշարում օբյեկտների հայտնաբերման, ճանաչման և տեղորոշման համակարգի մշակում

Սիմոնյան, Րաֆֆի Արմենի (2018) Տեսաշարում օբյեկտների հայտնաբերման, ճանաչման և տեղորոշման համակարգի մշակում. PhD thesis, ՀՀ ԳԱԱ Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտ.

[img]
Preview
PDF (Thesis)
Available under License Creative Commons Attribution.

Download (3799Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF (Abstract)
    Available under License Creative Commons Attribution.

    Download (850Kb) | Preview

      Abstract

      Հետաքրքրություն ներկայացնող տարածքներն ընդգրկող տեսաշարերում օբյեկտների հայտնաբերման, ճանաչման և տեղորոշման խնդիրները ներկայումս լայն կիրառություն ունեն տեսահսկման, ռոբոտատեխնիկայի, պատկերների որոնման (համացանցում և մեծածավալ տվյալներում–big data), բժշկության, ստորջրյա սկանավորման և այլ ոլորտներում։ Մասնավորապես. Օբյեկտների հայտնաբերումը և ճանաչումը կարևոր և լայն կիրառություն ունի տեսահսկման ոլորտում։ Անվտանգության համակարգերում այն հնարավորություն է ընձեռնում նախապես հայտնաբերել, գնահատել իրավիճակը և ահազանգել անցանկալի երևույթի մասին: Ինքնակառավարվող ավտոմեքենաների համար (օր․ Տեսլա) պատկերների վերլուծությունը կիրառվում է նրանցում ներդրված համակարգում տարբեր մարտահրավերներին լուծումներ տալու համար։ Այդպիսի մարտահրավերներից են ճանապարհային սցենարի որոշումը և վարորդի զգոնության աստիճանի գնահատումը տեսախցիկից տվյալների հավաքագրման միջոցով: Ինքնակառավարվող ավտոմեքենաներում պատկերների վերամշակման ալգորիթմի հիմնական խնդիրներից մեկը շրջակա միջավայրի շարունակական վերլուծությունն է և հնարավոր փոփոխությունների կանխատեսումը։ Պատկերների վերլուծությունը կիրառվում է նաև ռոբոտատեխնիկայում, թույլ տալով ռոբոտներին հայտնաբերել օբյեկտները, ճանաչել և որոշել հետագա գործողությունները օբյեկտի հետ, օրինակ՝ հավաքագրել և տեղափոխել մի վայրից մյուսը։ Կիրառվում է նաև ավտոարտադրության մեջ։ Բժշկության մեջ պատկերների վերլուծությունը օգտագործվում է x-ray պատկերներում չարորակ գոյակցությունների հայտնաբերման և մի շարք այլ գործընթացներում։ Դեմքի նույնականացումը մեծ կարևորություն ունի անձի ինքնությունը ճշտելու համար։ Կիրառություն ունի ինչպես համացանցում, այնպես էլ մեծածավալ տվյալներում (big data) և տեսանյութերում պատկերների որոնման համար: Այս ոլորտներում կարող է կիրառվել հետևյալ նպատակներով՝ հասկանալ պատկերի բովանդակությունը, դասակարգել պատկերները ըստ տեսակի, հայտնաբերել առանձին օբյեկտներ պատկերներում: Ատենախոսության նպատակն է մշակել պատկերներում ու տեսաշարերում օբյեկտների հայտնաբերման, ճանաչման և տեղորոշման արագագործ ալգորիթմներ, և ստեղծել տեսաշարում օբյեկտների հայտնաբերման, ճանաչման և տեղորոշման ծրագրային համակարգ: Հետազոտման մեթոդներ են հանդիսանում՝ ա/ տեսախցիկի միջոցով օբյեկտների հայտնաբերման մեթոդները, ինչպես շինությունների ներսում, այնպես էլ բաց տարածության մեջ՝ լույսի ինտենսիվության փոփոխման դեպքում; բ/ նմուշային համապատասխանեցմամբ օբյեկտների ճանաչման մեթոդները; գ/ տեսախցիկից օբյեկտների հեռավորության որոշման մեթոդը: Обнаружение, распознавание и позиционирование объектов в видео, в настоящее время широко используются в видеонаблюдении, робототехнике, сомоуправляющих автомобилях, поиске изображений (в интернете и больших данных), медицине, подводном зондировании и т.д. В частности: Обнаружение и распознавание объектов важно и широко используются в сфере видеонаблюдения. В системе безопасности она дает возможность заранее определить и оценить ситуацию, сообщая о нежелательном явлении. В самоуправляющих автомобилях (например, Tesla) обработка изображений используется в их встроенных системах для обеспечения решения различных задач. Одной из проблем является определение дорожного сценария и степень бдительности водителя с помощью сбора данных с камеры. Одной из основных задач алгоритма обработки изображений в беспилотных автомобилях является постоянный анализ окружающей среды и прогнозирование изменений. Обработка изображений также используется в робототехнике, позволяющий роботам обнаруживать объекты, распознавать и определять будущие действия с объектом, например, для сбора и перемещения их из одного места в другое. Обработка изображений также используется в автомобилестроении. В медицине обработка изображений используется для выявления злокачественных новообразований в рентгеновских изображениях и в ряде других процессов. Распознавание лица имеет большое значение для идентификации личности человека. Он так же применим для поиска изображений в Интернете, в больших данных и видео. В этих областях его можно использовать для следующих целей: анализировать содержимое изображения, классифицировать изображения по типу и обнаруживать отдельные объекты в изображениях. Целью данной диссертации является разработка высокопроизводительного метода обнаружения, распознавания и локализации объектов в изображениях и видео, а также создание программного обеспечения для видеонаблюдения на основе этих методов. Разработан быстрый метод обнаружения объектов на основе метода вычитания фона в видео. Он обнаруживает скрытые объекты в видеокадре, которые невозможно разглядеть невооруженным глазом. Разработан метод обнаружения ложных целей, который позволяет исследовать фон, обнаруживать объекты не представляющие интереса и удалять их. Разработан эффективный метод обнаружения и распознавания объектов при наличии множества разнообразных объектов в видеокадрах. In videos involving areas of interest, object detection, recognition and positioning problems are currently widely used in video surveillance, robotics, self-driven cars, image search (on the web and big data), medicine, underwater sensing and more. Particularly: Detection and recognition of objects are important and widely used in video surveillance. In the security system, it provides an opportunity to detect and evaluate the situation in advance and to alert in case of undesirable phenomenon. In self-driven vehicles (e.g. Tesla), image processing is used in their embedded systems in order to provide solutions to different challenges. One of the challenges is the determination of the road scenario and the driver's vigilance rating through data capture from the camera. One of the main problems of the image processing algorithm in self-driven vehicles is the ongoing environmental analysis and predictable changes. Image processing is also used in robotics to allow robots to detect objects, identify and determine future actions with the object, for example, to collect and move from one place to another. It is also used in car manufacturing. In medicine images processing is used to detect malignant neoplasms in x-ray images and in a number of other processes. Face recognition is of great importance for the person's Identification. It is applicable for searching images in the web, in big data and videos. In this area it can be used for the following purposes: understand the content of the image, classify images by type and detect separate objects in the images. The aim of this thesis is to develop high-performance methods for detecting, recognizing and positioning objects in images and videos, as well as creating a surveillance software application based on that methods. A fast variant of objects detection method was developed based on background subtraction method in videos. It accurately detects hidden objects in the background that are not visible to the eye. A method for detecting false targets has been developed allowing to explore the background, discover objects of non-interest and remove them. It was developed a fast object detection-recognition system in case of a variety of objects presence in video frames. An object detection, recognition and positioning system can be used in many areas to solve a variety of images and video analysis problems. The software system may, in particular, can be used for the following purposes: a) ensure security of the video surveillance area; b) In self driven vehicle or a vehicle with a driver, detect a sudden road crossing of a cyclist or pedestrian and brake the car. c) In self driven cars identify road signs and guide the car; d) allow laborer robots to detect and recognize the necessary object in order to move it․

      Item Type: Thesis (PhD)
      Additional Information: Реализация системы обнаружения, распознавания и локализации объектов в видео. Development of the system of object detection, recognition and localization in videos.
      Uncontrolled Keywords: Симонян Раффи Арменович, Simonyan Raffi
      Subjects: Informatics and Computer Systems
      Divisions: UNSPECIFIED
      Depositing User: NLA Circ. Dpt.
      Date Deposited: 04 Sep 2018 12:29
      Last Modified: 04 Sep 2018 12:29
      URI: http://etd.asj-oa.am/id/eprint/7589

      Actions (login required)

      View Item