|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
ТЕСТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ РАЗМЫТЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙстатья
- Авторы: Алексеев А.В., Орлова Ю.А., Розалиев В.Л., Заболеева-Зотова А.В.
- Журнал: Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение
- Том: 10
- Номер: 1
- Год издания: 2020
- Первая страница: 67
- Последняя страница: 77
- Аннотация: Цель исследования заключается в сборе данных (изображений) для автоматического тестирования алгоритмов детектирования размытых изображений. Методы исследования. К собираемому набору данных выдвинуты следующие требования: набор данных должен включать тройки изображений различных сцен. Одна тройка изображений - это четкое, расфокусированное и смазанное в движении изображения. Кроме того, чтобы избежать искажений результатов, необходимо использовать как можно большее количество физических устройств для получения снимков. Для сбора данных использовалась краудсорсинговая платформа Яндекс.Толока. В данной платформе исполнителям (толокерам) ставилось задание сделать три фотографии одной и той же сцены: четкую, расфокусированную и смазанную в движении. Для отсеивания некачественного выполнения была использована ручная постпроверка авторами. Кроме того, собранный набор данных исключает разные тройки (четкое, расфокусированное и смазанное в движении) изображений одной и той же сцены или объекта. Результаты. Результатом исследования является собранный и описанный набор данных, находящийся по адресу https://github.com/Kwentar/blur_dataset/. Кроме того, в результате работы был разработан метод для автоматической генерации синтетических размытых изображений, который может быть использован в методах и алгоритмах машинного обучения. Заключение. Собранный набор изображений может быть использован как для проверки качества работы методов и алгоритмов детектирования размытых изображений, так и для настройки этих методов и алгоритмов.
- Добавил в систему: Заболеева-Зотова Алла Викторовна