Высокие статистические технологии

Форум сайта семьи Орловых

Текущее время: Ср дек 01, 2021 7:35 pm

Часовой пояс: UTC + 3 часа




Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 5 ] 
Автор Сообщение
 Заголовок сообщения: Выделение объектов изображения методом статистики
СообщениеДобавлено: Вт фев 14, 2006 5:47 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт фев 14, 2006 4:06 pm
Сообщений: 2
Я разрабатываю методику 3D scanning-а, посредством анализа последовательности кадров видеоизображения. Ну и прежде чем начать вычисление трехмерных характеристик объектов сканируемой сцены, необходимо обнаружить сами объекты. В качестве предобработки применяется градиентная цветовая сегментация изображения. В результате похожие по цвету пиксели исходного изображения объединяются в сегменты. Принадлежностью каждого сегмента является набор параметров: цвет сегмента, координаты центра, площадь сегмента, значение градиентов яркости в RGB плоскостях. После сегментации получается изображение, состоящее из множества мелких сегментов. Необходимо найти статистический критерий, позволяющий путём объединения мелких сегментов изображения выделить объекты сцены.

Простыми словами это можно описать так: мы видим объекты, который ВЫДЕЛЯЮТСЯ на фоне других объектов, попросту не вписываются в общую закономерность.
Пример:
а) если посмотреть на большое скопление народа на площади, наше зрение уже не замечает конкретных людей, а видит однородную толпу, но если кто-нибудь начнёт размахивать ярко окрашенным транспарантом, наше зрение тут же отметит два объекта – толпу и транспарант.
б) если смотреть на крону дерева, мы видим однородную зелёную массу, и не замечаем каждый листик по отдельности. Человек в маскхалате незаметен на фоне зелени, так как зрение не находит различий в статистической оценке зелени и маскхалата.

На основании информации каждого сегмента изображения (кучность расположения центров сегментов, похожесть форм, похожесть цвета, направления градиентов) можно сформировать весовую функцию, определяющую магнетизм между сегментами, после чего по определённому пороговому значению выполнить объединение мелких сегментов. В результате должны получиться несколько крупных сегментов, которые и будут описывать контуры объектов сцены (каждому объекту соответствует крупный сегмент).

Ну а теперь сам вопрос: Какие методы статистики Вы можете порекомендовать для решения этой задачи?


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения:
СообщениеДобавлено: Вт фев 14, 2006 6:24 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 9896
Вспоминается название книги 80-х годов "Распознавание образов и анализ сцен".
Речь идет о задаче, которую решают уже много десятилетий. С точки зрения прикладной статистики речь идет о специальном направлении теории классификации, прежде всего дискрминантного анализа, а также и кластерного анализа. Важность направления подчеркнуто употреблением специального названия - "распознавание образов".
За десятилетия (с 60-х) выпущены сотни книг только на русском языке. Статьи смотреть лучше в журнале "Автоматика и телемеханика", а также в журналах, специально посвященных распознаванию образов.
Сам я такими задачами не занимался.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения:
СообщениеДобавлено: Чт мар 02, 2006 6:19 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт фев 14, 2006 4:06 pm
Сообщений: 2
Подскажите пожалуйста, где можно найти “Байесовскую теорию принятия решений” в электронном виде?


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Байесовская теория принятия решений
СообщениеДобавлено: Чт мар 02, 2006 9:00 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 9896
Ответ на заданный вопрос мне неизвестен.
Поиск по запросу "Байесовская теория принятия решений" дал 218 сайтов, но учебника среди них я не увидел. Возможно, проще пойти в библиотеку - ссылки на книги на этих сайтах есть.
Байесовская теория принятия решений - это раздел теории принятия решений, в котором решение принимается с использование априорного распределения параметра. Например, каждому значению параметра соответствует свое значение оптимизируемого показателя, и в итоге оптимизируют математическое ожидание этого показателя, рассчитанное на основе априорного распределения.
Априорное распределение редко известно, поэтому и Байесовская теория принятия решений редко используется.
Теории принятия решений посвящен ряд материалов на нашем сайте, в том числе одноименный учебник.


Вернуться наверх
 Профиль  
 
 Заголовок сообщения: Re: Выделение объектов изображения методом статистики
СообщениеДобавлено: Сб янв 10, 2015 12:05 pm 
Не в сети

Зарегистрирован: Вт сен 28, 2004 11:58 am
Сообщений: 9896
Чтение чего?


Вернуться наверх
 Профиль  
 
Показать сообщения за:  Сортировать по:  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 5 ] 

Часовой пояс: UTC + 3 часа


Кто сейчас на форуме

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 7


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Перейти:  
cron
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group
Русская поддержка phpBB