Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией

Показана применимость нейронных сетей в задаче калибровки стереопары с существенной 
 дисторсией. Подтверждена устойчивость нейрокалибровки к зашумлению калибровочных данных. 
 Проведено сравнение аналитических методов калибровки и различных методов нейрокалибровки, 
 отличаю...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Математичні машини і системи
Дата:2005
Автор: Киреев, О.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2005
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58386
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией / О.С. Киреев // Мат. машини і системи. — 2005. — № 2. — С. 33-44. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862548862094278656
author Киреев, О.С.
author_facet Киреев, О.С.
citation_txt Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией / О.С. Киреев // Мат. машини і системи. — 2005. — № 2. — С. 33-44. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Математичні машини і системи
description Показана применимость нейронных сетей в задаче калибровки стереопары с существенной 
 дисторсией. Подтверждена устойчивость нейрокалибровки к зашумлению калибровочных данных. 
 Проведено сравнение аналитических методов калибровки и различных методов нейрокалибровки, 
 отличающихся количеством скрытых слоев, функцией активации, использованием препроцессора и 
 количеством нейросетевых модулей. Получены оптимальные архитектуры нейронных сетей для задачи 
 нейрокалибровки. Сформулированы практические рекомендации по процедуре нейрокалибровки 
 бинокулярных систем. Разработан оригинальный программный комплекс на языке Matlab для 
 генерирования синтетических данных и обработки результатов калибровки. Показано застосовність нейронних мереж до задачі калібрування стереопари з істотною 
 дисторсією. Підтверджено стійкість нейрокалібрування до зашумлення калібрувальних даних. Проведено 
 порівняння аналітичних методів калібрування та різних методів нейрокалібрування, що відрізняються 
 кількістю прихованих шарів, функцією активації, використанням препроцесора та кількістю 
 нейромережевих модулей. Отримано оптимальні архітектури нейронних мереж для задачі 
 нейрокалібрування. Сформульовано практичні рекомендації щодо процедури нейрокалібрування бінокулярних 
 систем. Розроблено оригінальний програмний комплекс на мові Matlab для генерації синтетичних даних та 
 обробки результатів калібрування. Neural networks applicability to the task of essentially distorted stereopair calibration is demonstrated. 
 Neurocalibration robustness to the noise in calibration data is justified. Analytical calibration methods are compared 
 with different neurocalibration ones, which differ in number of hidden layers, activation function, preprocessor usage 
 and number of neural modules. Optimal neural networks architectures for the task of neurocalibration are obtained. 
 Practical recommendations for binocular systems calibration procedure are formulated. Original software complex in 
 Matlab language is developed for synthetic data generation and calibration results processing.
first_indexed 2025-11-25T20:19:56Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58386
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1028-9763
language Russian
last_indexed 2025-11-25T20:19:56Z
publishDate 2005
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
record_format dspace
spelling Киреев, О.С.
2014-03-23T14:22:20Z
2014-03-23T14:22:20Z
2005
Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией / О.С. Киреев // Мат. машини і системи. — 2005. — № 2. — С. 33-44. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
1028-9763
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58386
621.8:681.5
Показана применимость нейронных сетей в задаче калибровки стереопары с существенной 
 дисторсией. Подтверждена устойчивость нейрокалибровки к зашумлению калибровочных данных. 
 Проведено сравнение аналитических методов калибровки и различных методов нейрокалибровки, 
 отличающихся количеством скрытых слоев, функцией активации, использованием препроцессора и 
 количеством нейросетевых модулей. Получены оптимальные архитектуры нейронных сетей для задачи 
 нейрокалибровки. Сформулированы практические рекомендации по процедуре нейрокалибровки 
 бинокулярных систем. Разработан оригинальный программный комплекс на языке Matlab для 
 генерирования синтетических данных и обработки результатов калибровки.
Показано застосовність нейронних мереж до задачі калібрування стереопари з істотною 
 дисторсією. Підтверджено стійкість нейрокалібрування до зашумлення калібрувальних даних. Проведено 
 порівняння аналітичних методів калібрування та різних методів нейрокалібрування, що відрізняються 
 кількістю прихованих шарів, функцією активації, використанням препроцесора та кількістю 
 нейромережевих модулей. Отримано оптимальні архітектури нейронних мереж для задачі 
 нейрокалібрування. Сформульовано практичні рекомендації щодо процедури нейрокалібрування бінокулярних 
 систем. Розроблено оригінальний програмний комплекс на мові Matlab для генерації синтетичних даних та 
 обробки результатів калібрування.
Neural networks applicability to the task of essentially distorted stereopair calibration is demonstrated. 
 Neurocalibration robustness to the noise in calibration data is justified. Analytical calibration methods are compared 
 with different neurocalibration ones, which differ in number of hidden layers, activation function, preprocessor usage 
 and number of neural modules. Optimal neural networks architectures for the task of neurocalibration are obtained. 
 Practical recommendations for binocular systems calibration procedure are formulated. Original software complex in 
 Matlab language is developed for synthetic data generation and calibration results processing.
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Обчислювальні системи
Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
Нейрокалібрування бінокулярної системи з істотною дисторсією
Neurocalibration binocular system with a significant distortion
Article
published earlier
spellingShingle Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
Киреев, О.С.
Обчислювальні системи
title Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
title_alt Нейрокалібрування бінокулярної системи з істотною дисторсією
Neurocalibration binocular system with a significant distortion
title_full Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
title_fullStr Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
title_full_unstemmed Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
title_short Нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
title_sort нейрокалибровка бинокулярной системы с существенной дисторсией
topic Обчислювальні системи
topic_facet Обчислювальні системи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58386
work_keys_str_mv AT kireevos neirokalibrovkabinokulârnoisistemyssuŝestvennoidistorsiei
AT kireevos neirokalíbruvannâbínokulârnoísistemizístotnoûdistorsíêû
AT kireevos neurocalibrationbinocularsystemwithasignificantdistortion