| dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
| dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
| dc.contributor.author | Кочурко, Вячеслав Анатольевич | |
| dc.contributor.author | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.contributor.author | Кочурко, Павел Анатольевич | |
| dc.contributor.author | Мадани, Курош | |
| dc.contributor.author | Сабуран, Кристоф | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-08-23T07:18:05Z | |
| dc.date.available | 2019-08-23T07:18:05Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.identifier.citation | Эволюционная настройка алгоритма расчета карт визуальной салиентности / В. А. Кочурко [и др.] // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2015. – № 5. – С. 2–6. – Библиогр.: с. 5–6 (23 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.issn | 1818-1112 | |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/944 | |
| dc.description | KACHURKA V. A., MADANI K., SABOURIN C., GOLOVKO V. A., KACHURKA P. A. Evolutionary-based tuning of visual saliency map calucalting algorithm | ru_RU |
| dc.description.abstract | Ко многим современным задачам в области компьютерного зрения существуют биологически инспирированные подходы; одним из таковых является расчёт карт визуальной салиентности. Предложенный в предыдущих публикациях алгоритм EOA, производящий расчёт карт визуальной салиентности и имитирующий простейшую модель человеческого взгляда, может быть оптимизирован под каждый отдельный класс задач. Подробности эволюционного подхода к подобной настройке рассматриваются в данной статье. Приводятся все оптимизируемые параметры алгоритма и части алгоритма, где они используются. Рассматриваются все элементы эволюционной оптимизации, приводится примерный протокол оптимизации для универсального тестового набора данных MIT1003. Показаны полученные в качестве оптимальных значения параметров, которые могут использоваться в дальнейших экспериментах как универсальные. Приводится последующий эксперимент с имитацией визуальной навигации на роботе-гуманоиде с применением алгоритма EOA с полученными ранее универсальными параметрами, в рамках которого данный набор параметров показан как умеренно подходящий. В заключении предлагаются дальнейшие направления исследований по разработке более высокоуровневых моделей человеческого визуального восприятия. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
| dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
| dc.subject | обработка изображений | ru_RU |
| dc.subject | information technology | ru_RU |
| dc.subject | image processing | ru_RU |
| dc.title | Эволюционная настройка алгоритма расчета карт визуальной салиентности | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.932.72 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | A tuning problem of previously proposed combined approach of object detection in image and eye fixation probability map calculation is considered. An evolutionary-based approach can be used in problem of parameter tuning for different sets of problems. Additional experimental results show viability of this approach on the broader class of tasks as predicted previously – applied variations of eye fixation problem like real-time navigation. | ru_RU |
