RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2021, том 45, выпуск 5, страницы 749–755 (Mi co963)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Классификация изображений оперения для определения видовой принадлежности птиц

А. В. Белькоa, К. С. Добратулинab, А. В. Кузнецовac

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева
b Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС", г. Москва
c Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия, г. Самара

Аннотация: В работе исследуется возможность применения нейронных сетей для классификации изображений оперения с целью определения видовой принадлежности птиц. Таксономическая идентификация птиц по перу широко применяется в авиационной орнитологии для анализа столкновений с летательными аппаратами и разработки методов их предотвращения. В данной статье производится обучение на основе набора данных с фотографиями оперения птиц. Проводится сравнение классификаторов, обученных на четырех выборках из исходного набора данных. Предлагается метод идентификации птиц по изображениям с реальными данными на основе нейронных сетей YoloV4 и моделей группы DenseNet. Проведенная экспериментальная оценка показала, что предложенный метод позволяет определить видовую принадлежность птицы по фотографии отдельного пера с точностью до 81,03 % для точной классификации и с точностью 97,09 % для первых пяти предсказаний классификатора.

Ключевые слова: машинное зрение, распознавание образов, сверточные нейронные сети, авиационная орнитология

Поступила в редакцию: 14.11.2020
Принята в печать: 02.07.2021

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-836



© МИАН, 2024