Vizuális kódok lokalizációja mély egyenirányított neurális háló használatával
A számítógéppel automatikusan olvasható vizuális kódok a mindennapjaink részévé váltak az ipari alkalmazásokban és a személyes felhasználási területeken is. A leolvasási folyamat két lépésből áll, a kód lokalizálásából és a hordozott adat dekódolásából. Ebben a munkában egy lokalizálási módszert...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2015
|
| mtmt: | 2831846 |
| Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/8493 |
| Tartalmi kivonat: | A számítógéppel automatikusan olvasható vizuális kódok a mindennapjaink részévé váltak az ipari alkalmazásokban és a személyes felhasználási területeken is. A leolvasási folyamat két lépésből áll, a kód lokalizálásából és a hordozott adat dekódolásából. Ebben a munkában egy lokalizálási módszert mutatunk be konvencionális és mély egyenirányított neurális hálók használatával. Ezeket a hálókat a DCT térben is kiértékeljük, ahol szintén hatékonynak bizonyultak. Ez azt jelenti, hogy a JPEG képeket használó alkalmazásokban a teljes dekompresszió nem szükséges. Ez a megközelítés hatékony a tárhely és számítási kapacitás tekintetében is, mivel a legtöbb kamera képes JPEG streamet adni outputként. A hálózatok szerkezete, a regularizáció, a különbözo tanítási paraméterek, mint az input vektor, az átfedés mértéke a mintákban, a különböző blokkméret mind kiértékelésre kerül. A GPU-n implementált neurális hálók használata lehetővé teszi a gyors, valós ideju, automatikus kód-lokalizációt. A javasolt módszert QR-kódokon mutatjuk be. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 546-561 |