Полное описание

Ермаченкова, Маргарита Кареновна. Обучение нейронных сетей для классификации тепловизионных изображений на основе изображений видимого спектра = Neural network training for thermal image classification based on visible spectrum images / М. К. Ермаченкова, Р. О. Малашин, А. А. Бойко. - DOI 10.17586/1023-5086-2023-90-10-48-66. - Текст : непосредственный // Оптический журнал = Journal of Optical Technology : ежемесячный научно-технический журнал. - 2023. - Т. 90, N 10. - С. 48-66. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1023-5086.

ГРНТИ	УДК
28.23.15	004.93'12
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Распознавание образов
Нейронные сети

Кл.слова (ненормированные): обучение нейронных сетей -- классификация тепловизионных изображений, -- методы аугментации данных -- тепловизионный инфракрасный диапазон
Аннотация: Были рассмотрены методы аугментации изображений видимого спектра в задачах классификации тепловизионных изображений. Цель работы - исследовать способы повышения обобщающей способности нейронных сетей, обученных на изображениях видимого спектра, для распознавания тепловизионных изображений. Существующие наборы тепловизионных изображений имеют ограниченный размер, и для получения таких данных требуется дорогостоящее оборудование. В то же время, классификаторы, обученные на данных видимого спектра, показывают низкую точность классификации на данных других оптических диапазонов. Существуют различные методы обогащения наборов тепловизионных данных для решения задачи распознавания объектов, например, с использованием синтезированных изображений, однако, такие подходы требуют использования тепловизионных изображений в той или иной форме, что накладывает ограничение на возможности их применения. Между тем, существуют художественные методы моделирования сцен дальней инфракрасной области спектра на основе изображений видимого спектра, с помощью которых визуальное сходство достигается, например, за счёт коррекции контраста и преобразования значений цветовых каналов. Авторами был предложен и исследован метод предварительного преобразования изображений, чтобы определить, способна ли нейронная сеть извлекать из модифицированных изображений видимого спектра признаки, достаточные для обобщения на тепловизионные данные. Благодаря подобранному методу аугментации и подготовки данных видимого спектра, уровень ошибок классификации сократился с 17% до 6%. Исследование показывает, что предложенный метод обучения позволил повысить точность классификации тепловизионных данных без использования изображений соответствующего спектра в обучающей выборке. Такой подход может быть использован как метод обогащения данных, например, если имеющиеся ресурсы для получения тепловизионных данных ограничены.
Доп. точки доступа:
Малашин, Роман Олегович
Бойко, Арина Андреевна


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): -026540-326458)

Шифр в сводном ЭК: 157474fe775930cff8d6962cb3066f45

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽