или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Ученые из UDG разработали алгоритм для распознавания роботами человеческих силуэтов

schedule 22.10.2014 в 16:05 link University of Guadalajara распознавание объектов распознование образов
​С возможностью ориентироваться в условиях ограниченного пространства и нестабильности, не подвергая людей риску, ликвидация последствий стихийных бедствий является одним из наиболее перспективных приложений для роботов. Исследователи из университета Мексики Гвадалахары (UDG) разработали алгоритм, который может пригодиться в именно таких ситуациях, позволяя роботам различать людей от других объектов – сообщает Robotics.ua.

Команда использовала робота с форм-фактором как у iRobot 110 FirstLook, но без возможностей самостоятельного восстановления. С датчиками движения, камерами, лазером и инфракрасной системой робот способен построить путь через окружающую среду или создать 2D карту. Наличие стереоскопической HD камеры со вспышкой позволяет ему получать изображения данной среды и признать, есть ли люди там.



Он делает это с помощью HD камеры для сканирования окрестностей, прежде чем изображения отделяются от их объектов окружения, например, камней. Система идентификации использует 3D очки для работы с сегментами, применяя численные значения в снимках, которые представляют форму, цвет и плотность объектов.

Система использует 3D очки для каждого сегмента, применяя численные значения в захваченных изображениях. Затем сегменты объединяются, чтобы создать новое изображение, которое проходит через фильтр, определяющий, является ли это силуэт человека или нет. Вся система может быть интегрирована в робота, или алгоритм запущен на отдельном ноутбуке, который управляет роботом по беспроводной сети.



«Распознавание образов позволяет идентификаторам автоматически различать объекты, содержащие сведения об особенностях, которые представляют человеческий силуэт», говорит Арана Даниэль (Arana Daniel), научный сотрудник Центра точных и инженерных наук (CUCEI) в UDG. Это включает в себя разработку алгоритмов для решения проблем идентификации и определения функций для объекта.

Силуэты также будут использоваться для обучения нейронной сети при распознавании шаблонов. Эта сеть, называемая CSVM, была разработана Араной Даниэль и может использоваться для распознавания не только человеческих силуэтов, но и отпечатков пальцев, почерка, лиц, голосовых частот и ДНК.

Имитируя процесс обучения человека, команда планирует продолжить развитие работы с целью подготовки автоматической классификации человеческих силуэтов на основе предыдущего опыта.

Комментарии: