Система распознавания пешехода с помощью одной видеокамеры - Куссуль, М.Э.; Садовая, Е.Г.; Сычев, А.С. (Математичні машини і системи, 2006)
Статья посвящена исследованию систем распознавания пешехода с помощью одной видеокамеры. Цель исследований - выяснить ограничения и возможности подсистемы, использующей распознавание по отдельному кадру. Показана возможность получения нейронной сети типа классификатор с точностью распознавания пешеходов до 99,99%. Разработанный классификатор является чрезвычайно важной частью систем распознавания образов с помощью видеокамеры. Несмотря на высокий процент распознавания, одного классификатора недостаточно для решения проблемы в целом. Система распознавания пешехода может быть применима, если она основана на двухступенчатой классификации. Робота присвячена дослідженню систем розпізнавання пішохода за допомогою однієї відеокамери. Мета дослідження - виявити обмеження і можливості підсистеми, яка виконує розпізнавання по окремому кадру. Показана можливість отримання нейронної мережі типу класифікатор з точністю розпізнавання пішоходів до 99,99%. Розроблений класифікатор є надзвичайно важливою частиною системи розпізнавання образів за допомогою однієї відеокамери. Незважаючи на високий відсоток розпізнавання, одного класифікатора недостатньо для вирішення проблеми в цілому. Система розпізнавання пішохода може бути дієздатною, якщо вона базується на двоступеневій класифікації. This paper is dedicated to investigations of pedestrian detection system based on single video camera. The purpose of the investigations is to find limitations and possibilities of subsystem, which utilizes one frame for recognition. It is shown possibility to obtain neural network classifier for pedestrian recognition with accuracy up to 99,99%. Developed classifier is very important part of pedestrian recognition system based on video camera. In spite of high classification rate one classifier is not enough to solve the problem in the whole. Pedestrian detection system can be applicable if it based on two-steps classification.