Полное описание

Методы обработки данных в системах информационной безопасности при организации умного видеонаблюдения / Ю.Ю. Громов, П.И. Карасев, Ю.А. Губсков, В.О. Котюкова. - DOI 10.36622/VSTU.2022.1.008. - Текст : непосредственный // Информация и безопасность : научный журнал. - 2022. - Том 25, N 1. - С. 107-114. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1682-7813.
(Шифр в БД У2456/2022/25/1)

ГРНТИ	УДК
28.23.15	004.93
28.23.24	004.032.26

Рубрики:
Распознавание образов
Информационная безопасность

Кл.слова (ненормированные): нечеткая кластеризация -- видеонаблюдение -- нечеткая логика -- автоматизация
Аннотация: В наше время видеонаблюдение является необходимой частью систем, которые повышают уровень обеспечения безопасности территории, имущества, персональных данных и в целом обеспечивает безопасность бизнеса. Распознавание образов на изображении с камер видеонаблюдения помогают автоматизировать данный процесс. Основная цель распознавания образов состоит в том, чтобы автоматически анализировать изображение с камер видеонаблюдения и извлекать из них необходимую информацию. Множество методов было разработано для большего количества систем, особенно для статического распознавания образов. Поскольку информация о многих процессах может быть не разобрана в течение продолжительного периода времени, для решения этой задачи может быть применен нечеткий подход. В этой работе будет реализован нечетких подход к методам оптимизации в распознавании с изображения видеокамер. В нем будет показана нечеткая модель кластеризации данных и извлечения признаков, которая наилучшим образом подходит для процесса распознавания объектов на изображении, в условиях плохой освещенности или помех на изображении.
Доп. точки доступа:
Громов, Юрий Юрьевич
Карасев, Павел Игоревич
Губсков, Ю.А.
Котюкова, В.О.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)
Переход по DOI

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽