СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ<.>)

Общее количество найденных документов : 7
Показаны документы с 1 по 7

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.08-04А3.48

Tu, Dawel.
Range image acquistion for machine vision [Text] / Dawel Tu // Opt. Eng. - 1998. - Vol. 37, N 9. - P2531-2535 . - ISSN 0091-3286
Перевод заглавия: Построение дальностных изображений в машинном зрении
Аннотация: Разработана система построения 3-мерных оптических изображений для навигации автономных транспортных средств и мобильных роботов. Для сбора информации используются лазерные диоды со средствами сравнения фаз. Описана система фотодиодов и усилителей, позволяющая обнаруживать очень слабые сигналы. При анализе сцен вне помещений с дальностью до 1 м точность определения дальности объектов составила 0,08 м. КНР, Shanghai Univ., School of Mechanical Eng., 149 Yanchang Road, Shanghai 200072. Ил. 8. Табл. 1. Библ. 7

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.19.25
Рубрики: СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
РОБОТЫ
АВТОНОМНЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА
ТРЕХМЕРНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.03-04А3.86

PSRI target recognition in range imagery using neural networks [Text] : [Pap.] Meet. Digital and Opt. Shape Representat. and Pattern Recogn., Orlando, Fla, 4-6 Apr., 1988 / S. E. Troxel [et al.] // Proc. Soc. Photo.-Opt. Instrum. Eng. - 1988. - Vol. 938. - P295-301
Перевод заглавия: Распознавание целей на дальностных изображениях, инвариантное относительно сдвигов, поворотов и изменений шкалы, реализованное на нейронных сетях
Аннотация: Предложен новый метод классификации объектов на дальностных Из, рассчитанный на реализацию с помощью искусственных нейронных сетей и обеспечивающий инвариантность относительно сдвигов, вращений и изменений шкалы. Для получения Из используются лазерные радарные устр-ва. Сегментация Из производится методом сравнения с эталоном с помощью допплеровских масок. Совмещения выполняются в пространстве преобразований Фурье в цилиндрической логарифмической системе координат. В качестве признаков используются пики корреляции. Метод реализован с помощью многослойной нейронной сети. Метод обучения сети - обратное распространение ошибок. Точность классификации в проведенных экспериментальных проверках была близка к 100%. США, Air Force Institute of Technology Wright-Patterson AFB, OH 45433. Ил. 4. Табл. 1. Библ. 12.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.15 + 341.53.19
Рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ИНВАРИАНТНОСТЬ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Troxel, S.E.; Rogers, S.K.; Kabrisky, M.; Mills, J.P.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.07-04А3.122

Krishnapuram, Raghu.
Determination of three-dimensional object location and orientation from range images [Text] / Raghu Krishnapuram, David Casasent // IEEE Trans. Pattern Anal. and Mach. Intell. - 1989. - Vol. 11, N 11. - P1158-1167 . - ISSN 0162-8828
Перевод заглавия: Определение положения и ориентации трехмерных объектов на дальностных изображениях
Аннотация: Разработан новый метод определения положения и ориентации 3-мерных объектов на сцене по единственному дальностному Из. Метод основан на обобщении прямолинейного преобразования Hough на 3-мерный случай и является очень эффективным и робастным, поскольку размерность пространства признаков невысока, а информация о дальности используется без предварительных преобразований типа сегментации или вычисления градиентов. Алгоритм имеет иерархическую структуру, что позволяет создавать упрощенные версии для вычисления частичной информации. Рассмотрены возможности использования выделяемых признаков для дискриминантного анализа в 3-мерном пространстве. Приведены результаты, полученные в ходе выполнения предварительных эксперим. проверок. США, Dep. of Elect. and Computer Eng., Univ. of Missouri, Columbia, MO 65211. Ил. 8. Табл. 1. Библ. 27.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.11
Рубрики: МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ
ТРЕХМЕРНЫЕ ОБЪЕКТЫ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
HOUGH ПРЕОБРАЗОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Casasent, David

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.03-04А3.79

Medioni, Gerard.
Issues in geometric reasoning from range imagery [Text] / Gerard Medioni, Philippe Saint-Marc // IEEE Int. Conf. Syst., Man, and Cybern, Cambridge, Mass., 14-17 Nov., 1989. - New York (N. Y.), 1989. - Vol. 1. - P179-185
Перевод заглавия: Об определении геометрических характеристик на дальностных изображениях
Аннотация: Проведено исследование основных трудностей, возникающих при исследовании геометрических св-в объектов на дальностных Из. Рассмотрено влияние шумовых помех и ошибок квантования на точность анализа. Показано, что адаптивное сглаживание дает возможность значительно уменьшить это влияние. Изучены методы символьной обработки данных. Предложен новый критерий определения формы фигур. Обсуждаются нек-рые возможные варианты устранения наиболее существенных недостатков широко распространенных в настоящее время процедур. Рассмотрены также нек-рые вопросы распознавания, особенно подробно - совмещения с эталонами с поиском на дереве и граничными условиями. Изложение сопровождается иллюстрированными примерами. США, Institute for Robotics and Intelligent Sys. Dep. of Electrical Eng. and Computer Sci. Univ. of Sputhern California Los Angeles, CA 90089-0273. Ил. 10. Библ. 28.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.15
Рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ГЕОМЕТРИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Доп.точки доступа:
Saint-Marc, Philippe

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.06-04А3.72

Al-Bujazi, Ezzet.
A probabilistic approach to range data segmentation [Text] / Ezzet Al-Bujazi, Arun Sood // Comput. Sci. and Statist. - Alexadria (Va), 1988. - P807-811
Перевод заглавия: Стохастический подход к сегментации дальностных изображений
Аннотация: Предложен метод сегментации дальностных Из, основанный на расширении обл. и использующий в качестве основных признаков среднюю кривизну Н и гауссовскую кривизну К. Приведено описание основных принципов подсчета Н и К в разных точках Из; доказана инвариантность полученных представлений. Разработана процедура стохастической обработки наборов этих параметров, позволяющая обеспечить устойчивость относительно шумовых помех. Строится представление в виде марковских случайных полей на конечной решетке, позволяющее учитывать априорную информацию. Рассмотрены варианты эффективной реализации метода. Приведены примеры, иллюстрирующие его возможности. США, Wayne State Univ. Ил. 8. Библ. 9.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.15
Рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
СЕГМЕНТАЦИЯ
СТОХАСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД

Доп.точки доступа:
Sood, Arun

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.07-04А3.142

Han, Youn-Sik.
Pose determination using tree annealing [Text] / Youn-Sik Han, Wesley E. Snyder, Griff L. Bilbro // IEEE Int. Conf. Robotics and Autom., Cincinnati, Ohio, May 13-18, 1990. - Los Alamitos (Calif.) etc., 1990. - Vol. 1. - P427-432 . - ISBN 0-8186-9061-5
Перевод заглавия: Определение положения объектов методом подавления на деревьях
Аннотация: Рассматривается задача определения положения поверхности на дальностном Из. Предложена формальная постановка задачи ее как оптимизации квадратичной ф-ции. Предложен алгоритм решения, основанный на использовании k-деревьев, простой метрики, в к-рой расстояние между соседними объектами равно 1, и метода подавления. Алгоритм может обрабатывать произвольные аналитические поверхности. Он также является устойчивым относительно шумовых искажений. Приведены примеры его работы, иллюстрирующие возможности и эффективность. США, Center for Communications and Signal Processing Dep. of Elect. and Computer Eng. North Carolina State Univ. Ил. 8. Табл. 2. Библ. 24.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.09
Рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
ПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АЛГОРИТМЫ

Доп.точки доступа:
Snyder, Wesley E.; Bilbro, Griff L.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 94.01-04А3.093

Ghosal, S.
A two-stage neural net for segmentation of range images [Text] / S. Ghosal, R. Mehrotra // IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 29 - Apr. 1, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 2. - P721-726
Перевод заглавия: Нейронная сеть с двумя стадиями для сегментации дальностных изображений
Аннотация: Предложена нейросетевая модель с 2-мя стадиями работы, предназначенные для сегментации дальностных Из на основании информации о поверхностях и яркостных переходах. На 1-й стадии выделяется информация о поверхностях; при этом используется самообучение в неортогональном функциональном базисе. Для определения нормалей используется метод построения проекций Daugman (IEEE Trans. on Acoustis, Speech. and Signal Processing, 1988, 36 ,N7, 1169-1179). На 2-м этапе применяется механизм соревнования между поверхностями и яркостными переходами, выделенными с помощью операторов Цернике. При этом применяется кохоненовская самоорганизация с увеличением областей. Эксперим. результаты с реальными адльностными Из подтверждают эффективность разработанной системы. США, Centor for Robotics & Manufacturing Sys., Univ. of Kentucky, Lexington, KY 40506. Ил. 4. Библ. 14.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.27.15 + 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
ДАЛЬНОСТНЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
СЕГМЕНТАЦИЯ

Доп.точки доступа:
Mehrotra, R.

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска