Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2021, том 45, выпуск 5, страницы 749–755
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-836
(Mi co963)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Классификация изображений оперения для определения видовой принадлежности птиц

А. В. Белькоa, К. С. Добратулинab, А. В. Кузнецовac

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева
b Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС", г. Москва
c Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия, г. Самара
Список литературы:
Аннотация: В работе исследуется возможность применения нейронных сетей для классификации изображений оперения с целью определения видовой принадлежности птиц. Таксономическая идентификация птиц по перу широко применяется в авиационной орнитологии для анализа столкновений с летательными аппаратами и разработки методов их предотвращения. В данной статье производится обучение на основе набора данных с фотографиями оперения птиц. Проводится сравнение классификаторов, обученных на четырех выборках из исходного набора данных. Предлагается метод идентификации птиц по изображениям с реальными данными на основе нейронных сетей YoloV4 и моделей группы DenseNet. Проведенная экспериментальная оценка показала, что предложенный метод позволяет определить видовую принадлежность птицы по фотографии отдельного пера с точностью до 81,03 % для точной классификации и с точностью 97,09 % для первых пяти предсказаний классификатора.
Ключевые слова: машинное зрение, распознавание образов, сверточные нейронные сети, авиационная орнитология
Поступила в редакцию: 14.11.2020
Принята в печать: 02.07.2021
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Белько, К. С. Добратулин, А. В. Кузнецов, “Классификация изображений оперения для определения видовой принадлежности птиц”, Компьютерная оптика, 45:5 (2021), 749–755
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BelDobKuz21}
\by А.~В.~Белько, К.~С.~Добратулин, А.~В.~Кузнецов
\paper Классификация изображений оперения для определения видовой принадлежности птиц
\jour Компьютерная оптика
\yr 2021
\vol 45
\issue 5
\pages 749--755
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co963}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-836}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co963
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i5/p749
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:21
    PDF полного текста:10
    Список литературы:11
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024