Wyszukiwarka
dr inż. Jerzy Dembski
Zatrudnienie
Publikacje
Filtry
wszystkich: 20
Katalog Publikacji
Rok 2022
-
Feature extraction in detection and recognition of graphical objects
PublikacjaDetection and recognition of graphic objects in images are of great and growing importance in many areas, such as medical and industrial diagnostics, control systems in automation and robotics, or various types of security systems, including biometric security systems related to the recognition of the face or iris of the eye. In addition, there are all systems that facilitate the personal life of the blind people, visually impaired...
Rok 2021
-
Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych
PublikacjaW pracy opisano metode Adaboost w zastosowaniu do detekcji obiektów graficznych, takich jak twarze lub rozpoznawania np. osób na podstawie obrazu twarzy. Przedstawiono podstawy algorytm, wersje kaskadowa, schemat przepływu danych i sterowania w zadaniu detekcji twarzy oraz sposoby adaptacji tej metody do problemów wieloklasowych. Opisano równiez zbiory cech obrazów, takie jak HAAR, LBP czy HOG stosowane w zadaniach detekcji i rozpoznawania...
Rok 2020
-
Weighted Clustering for Bees Detection on Video Images
PublikacjaThis work describes a bee detection system to monitor bee colony conditions. The detection process on video images has been divided into 3 stages: determining the regions of interest (ROI) for a given frame, scanning the frame in ROI areas using the DNN-CNN classifier, in order to obtain a confidence of bee occurrence in each window in any position and any scale, and form one detection window from a cloud of windows provided by...
Rok 2019
-
Bees Detection on Images: Study of Different Color Models for Neural Networks
PublikacjaThis paper presents an approach to bee detection in video streams using a neural network classifier. We describe the motivation for our research and the methodology of data acquisition. The main contribution to this work is a comparison of different color models used as an input format for a feedforward convolutional architecture applied to bee detection. The detection process has is based on a neural binary classifier that classifies...
-
Towards bees detection on images: study of different color models for neural networks
PublikacjaThis paper presents an approach to bee detection in videostreams using a neural network classifier. We describe the motivationfor our research and the methodology of data acquisition. The maincontribution to this work is a comparison of different color models usedas an input format for a feedforward convolutional architecture appliedto bee detection. The detection process has is based on a neural...
Rok 2017
-
Multiclass AdaBoost Classifier Parameter Adaptation for Pattern Recognition
PublikacjaThe article presents the problem of parameter value selection of the multiclass ``one against all'' approach of an AdaBoost algorithm in tasks of object recognition based on two-dimensional graphical images. AdaBoost classifier with Haar features is still used in mobile devices due to the processing speed in contrast to other methods like deep learning or SVM but its main drawback is the need to assembly the results of binary...
-
Playback detection using machine learning with spectrogram features approach
PublikacjaThis paper presents 2D image processing approach to playback detection in automatic speaker verification (ASV) systems using spectrograms as speech signal representation. Three feature extraction and classification methods: histograms of oriented gradients (HOG) with support vector machines (SVM), HAAR wavelets with AdaBoost classifier and deep convolutional neural networks (CNN) were compared on different data partitions in respect...
Rok 2016
-
Feature Reduction Using Similarity Measure in Object Detector Learning with Haar-like Features
PublikacjaThis paper presents two methods of training complexity reduction by additional selection of features to check in object detector training task by AdaBoost training algorithm. In the first method, the features with weak performance at first weak classifier building process are reduced based on a list of features sorted by minimum weighted error. In the second method the feature similarity measures are used to throw away that features...
Rok 2015
-
Multiscaled Hybrid Features Generation for AdaBoost Object Detection
PublikacjaThis work presents the multiscaled version of modified census features in graphical objects detection with AdaBoost cascade training algorithm. Several experiments with face detector training process demonstrate better performance of such features over ordinal census and Haar-like approaches. The possibilities to join multiscaled census and Haar features in single hybrid cascade of strong classifiers are also elaborated and tested....
Rok 2011
-
Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści
PublikacjaZadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy...
Rok 2010
-
Feature type and size selection for adaboost face detection algorithm
PublikacjaThe article presents different sets of Haar-like features defined for adaptive boosting (AdaBoost) algorithm for face detection. Apart from a simple set of pixel intensity differences between horizontally or vertically neighboring rectangles, the features based on rotated rectangles are considered. Additional parameter that limits the area on which the features are calculated is also introduced. The experiments carried out on...
-
Modular machine learning system for training object detection algorithms on a supercomputer
PublikacjaW pracy zaprezentowano architekturę systemu służącego do tworzenia algorytmów wykorzystujących metodę AdaBoost i służących do wykrywania obiektów (np. twarzy) na obrazach. System został podzielony na wyspecjalizowane moduły w celu umożliwienia łatwej rozbudowy i efektywnego zrównoleglenia implementacji przeznaczonej dla superkomputera. Na przykład, system może być rozszerzony o nowe cechy i algorytmy ich ekstrakcji bez konieczności...
-
Reconstruction of 3D image of corona discharge streamer
PublikacjaIn this paper, the method of reconstruction of the 3D structure of streamers in DC positive corona discharge in nozzle-to-plate electrode configuration is presented. For reconstructing of 3D image of corona discharge streamer we propose a stereographical method, where streamers are observed from several directions simultaneously. The multi-directional observation enabled to obtain fine positional coordinates of streamers for a...
Rok 2009
-
Automatyczne konstruowanie ekstraktorów cech w problemach klasyfikacji
PublikacjaW pracy zaproponowano i zbadano ideę automatycznego tworzenia ekstraktora cech. Ekstraktor taki uzyskiwany jest na drodze uczenia, metodami ewolucyjnymi wykorzystującymi zbiory uczące pochodzące z innych problemów klasyfikacyjnych, w określonym sensie podobnych do problemu rozpatrywanego. Uzyskiwany w ten sposób ekstraktor powinien poprawiać uogólnianie klasyfikatora uczonego niewielką liczbą przykładów z zadania rozpatrywanego,...
-
Reconstruction of 3D structure of positive corona streamer by local methods
PublikacjaThe computer algorithms were used for reconstruction of streamer 3D structure. We propose the 3D tree structure model of corona discharge streamer composed with nodes and edges between chosen couples of nodes, which enables easy computation of some important parameters ofstreamers. The 3D model can be derived directly from two projection images by global methods like evolutionary searching or particle simulations. In this paper...
-
Równoważność klasyfikatorów binarnych
PublikacjaTematem wielu prac dotyczących zagadnienia klasyfikacji jest porównanie różnych powszechnie znanych klasyfikatorów pod względem przydatności w konkretnych zastosowaniach.W artykule pokazana zostanie równoważność klasyfikatorów funkcji boolowskich ze względu na średnią liczbę błędów generalizacji,zaproponowane zostanie kryterium podobieństwa klasyfikatorów oparte o współczynnik korelacji oraz przedstawiony zostanie wpływzłożoności...
-
Using similar classification tasks in feature extractor learning
PublikacjaThe article presents and experimentally verify the idea of automatic construction of feature extractors in classification problems. The extractors are created by genetic programming techniques using classification examples taken from other problems then the problem under consideration.
Rok 2005
-
Ewolucyjny dobór funkcji jądra SVM wspólnego dla zbioru podobnychzadań klasyfikacyjnych
PublikacjaPraca przedstawia ewolucyjną metodę kształtowania funkcji jądra wmetodzie SVM wspólnego dla zbioru podobnych zadań klasyfikacyjnych(z tej samej dziedziny) z wykorzystaniem aproksymatora neuronowego.Pokazano możliwość wbudowania funkcji ekstrakcji cech do funkcji jądraSVM za pomocą prostego łączenia aproksymatorów standardowej funkcjijądra i ekstraktora. Opisane zostały również teoretyczne podstawy metodywektorów wspierających (SVM).
Rok 2004
-
Automatic feature extraction for linear systems.
PublikacjaPraca przedstawia eksperymenty pokazujące istnienie uniwersalnego ekstraktora cech dla ograniczonego obszaru w przestrzeni parametrów systemu liniowego. System liniowy pobudzony był szumem o rozkładzie normalnym na wejściu. Zastosowano ewolucyjne metody poszukiwania ekstraktora w oparciu o jakość klasyfikacji sygnałów w dziedzinie cech wydobytych przez ekstraktor.
Rok 2003
-
Automatyczne konstruowanie ekstraktora cech sygnałów wibroakustycznych na podstawie podobnych zadań diagnostycznych.
PublikacjaW pracy przedstawiono koncepcję automatycznego tworzenia uniwersalnego ekstraktora cech istotnych dla grupy podobnych zadań klasyfikacji w dziedzinie sygnałów wibroakustycznych.
wyświetlono 2100 razy