Полное описание

Сирота, Александр Анатольевич. Моделирование аппликативных помех на изображениях с использованием глубоких нейронных сетей / А. А. Сирота, М. А. Дрюченко, М. С. Пузатых. - DOI 10.17308/sait/1995-5499/2022/4/87-98. - Текст : непосредственный // Воронежский государственный университет. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии : научный журнал. - 2022. - N 4. - С. 87-98. - Библиогр. в конце отд. ст. -Библиогр. в конце ст. - ISSN 1995-5499.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети -- Сверточные нейронные сети
Диагностика

Кл.слова (ненормированные): аппликативные помехи -- генерация помех -- нейронные сети -- сверточные сети -- gan-сети
Аннотация: Моделирование различных специфических дефектов на изображениях имеет большое практическое значение при искусственном размножении данных в обучаемых алгоритмах распознавания, классификации и анализа изображений, при оценке устойчивости работы существующих алгоритмов обработки изображений, а также для тестирования специализированных алгоритмов, направленных на диагностику растровых искажений. Аппликативные помехи относятся к числу распространенных типов искажений цифровых изображений, затрудняющих работу систем технического зрения, действие которых проявляется в замещении отдельных участков полезного изображения фрагментами со случайной амплитудой, текстурой и формой. В статье рассматривается задача моделирования аппликативных помех на изображениях с использованием современных алгоритмов статистической обработки и машинного обучения. Кратко описаны основные типы алгоритмов и методов моделирования аппликативных помех, включая непараметрические методы синтеза текстур, генерацию аппликативных помех как локальных областей закрытия исходных изображений, синтез текстур с использованием сверточных нейронных сетей, синтез аппликативных помех с помощью генеративно-состязательных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ статистического алгоритма генерации аппликативных помех как локальных областей закрытия с обучаемым алгоритмом генерации искаженных аппликативными помехами кадров, основанном на использовании GAN моделей. Для тестирования алгоритмов использовался набор данных TILDA Textile Texture Database. Предложен способ объективной оценки реалистичности получаемых аппликативных образований и искажений, основанный на применении глубоких сверточных классификаторов. Для решаемой задачи точность распознавания синтезированных аппликативных помех при использовании статистического алгоритма генерации оказалась чуть выше в сравнении с алгоритмом генерации помех на основе GAN моделей. Проанализированы результаты исследования степени реалистичности сгенерированных аппликативных помех на изображениях по сравнению с их естественными аналогами.
Доп. точки доступа:
Дрюченко, Михаил Анатольевич
Пузатых, М.С.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -178356-068735)

Шифр в сводном ЭК: 8f855da1fddf0b0460458de7565833de

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽