ivdon3@bk.ru
В настоящее время, особенно актуальна разработка алгоритмов высокоуровневого анализа видеопоследовательностей, в том числе сопровождения объектов в видеопотоке и их реализация в инфокоммуникационных системах. В предлагаемом подходе на этапе предварительной обработки используется вычисление оптических потоков для каждого кадра видеоряда, а так же низкоуровневых признаков (таких как представление каждого пикселя в цветовом пространстве YIU). Для подвижных объектов оптический поток имеет большее значение, чем для неподвижного фона и позволяет найти объекты переднего плана на видеопоследовательности и скорректировать весовую функцию при определении похожей гистограммы на соседних кадрах с учетом движения объектов.
Ключевые слова: компьютерное зрение, трекер, отслеживание объектов, оптический поток, траектория движения
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье рассматриваются методические основы диагностики социально-личностных компетенций студентов на базе однопараметрической дихотомической модели Раша, возможность использования которой обосновывается. Результаты получены на основе анкетирования с помощью теста-опросника Л.П. Калининского. Рассчитаны личностные параметры участников анкетирования, определяющие наличие компетенций.
Ключевые слова: модель Раша, компетенция, уровень компетенции, латентная переменная, тест-опросник, характеристики студента
Сведения об авторах выпуска №3 (2013)
Ключевые слова: авторы