Логотип репозиторію
  • English
  • Українська
  • Увійти
    або
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
  • English
  • Українська
  • Увійти
    або
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "Muliar, E."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    Метод виявлення зовнішніх проявів насильства у відеопотоці нейромережевими засобами
    (Хмельницький національний університет, 2023) Муляр, Е.; Багрій, Р.; Пасічник, О.; Манзюк, Е.; Muliar, E.; Bahrii, R.; Pasichnuk, A.; Manziuk, E.
    Проблема виявлення проявів насильства за зображеннями у відеопотоці є актуальною в сучасному світі зі зростаючою кількістю відеоматеріалів, що містять насильницькі сцени. Це включає відео, зняте на вулицях, в громадських місцях та відеозаписи з камер спостереження. Виявлення та реагування на такі сцени важливі для забезпечення безпеки у громадських просторах та захисту прав людини. Для інтелектуалізації процесу відеоспостереження сьогодні активно використовуються інформаційні технології, а саме нейромережі. Застосування нейромережевих засобів у відеоспостереженні є важливим засобом, оскільки дозволяє автоматично аналізувати великі обсяги відеоматеріалів і виявляти насильницькі сцени з високою точністю. У статті пропонується метод виявлення зовнішніх проявів насильства за зображеннями у відеопотоці за допомогою згорткової нейронної мережі та класифікатора SVM. На вхід методу подаються кадри відеоматеріалу з яких згорткова нейронна мережа вилучає набір ознак, який потім передається класифікатору SVM для отримання оцінки щодо ймовірності належності цих ознак до певного класу (насильницького або не насильницького). Особливістю запропонованого методу є можливість працювати із відеоматеріалом у реальному часі. Це досягається за рахунок того, що згорткова нейронна мережа використовуючи метод fine-tuning навчалася на неперервному потоці даних із мультимедійних платформ для онлайн трансляцій. Проведено експерименти з використанням різних наборів даних для оцінки ефективності запропонованого методу. Результати показали, що метод досягає високої точності (87,4%-99,45%) виявлення насильства та працює ефективно з відеопотоком даних у реальному часі.

DSpace software copyright © 2002-2026 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Зворотний зв'язок