XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019
Исследование проблемы выбора метода сегментации объекта в видеоданных с использованием диаграммы причинно-следственных связей
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Сегментация в видеоданных – это разделение изображения на области, которые его покрывают [1]. Сегментация в видеоданных является одной из самых сложных задач в компьютерной обработке изображений. Существует множество методов сегментации изображения, но для выбора алгоритма вычисления необходимо опираться на список требований, которые следует учитывать:
максимальное совпадение сегментированной области к реальному объекту;
устойчивая работа в любых условиях;
отсутствие ошибок [2].
Данный список можно продолжить, основываясь на тематику поставленной задачи, но в данном случае вышеупомянутых критериев достаточно.
Существует большое количество методов сегментации объекта, но в данной работе изучены наиболее часто используемые:
методы, основанные на применении бинаризации;
методы, основанные на поиске границ регионов;
методы, основанные на поиске регионов;
методы, использующие марковское случайное поле;
методы теории графов;
методы основанные на признаке движения [3].
Причинно-следственная диаграмма обеспечивает системный подход к определению обстоятельств происхождения проблемы. Диаграмма позволяет в доступной форме классифицировать потенциальные причины. Выбранный способ отображения информации является эффективным, так как подразумевает детальное изучение предметной области с целью решения выявленной трудности.
Для построения диаграммы причинно-следственных связей необходимо осуществить:
выявление проблемы темы исследования;
сбор информации по предметной области;
систематизацию причин, влияющих на проблему;
группировку причин по смысловым и причинно-следственным блокам;
распределение причин внутри каждого блока [4].
Диаграмма причинно-следственных связей приведена на рисунке 1.
Рисунок 1 – Диаграмма причинно-следственных связей
Анализируя полученную диаграмму можно прийти к выводу: каждый из приведенных методов имеет ряд достоинств и недостатков. Выбор метода сегментации объекта должен основываться на списке требований, которые должны быть определены при составлении задачи. В данном случае, наиболее подходящим является метод, основанный на признаке движения, так как осуществляется обработка видеопоследовательности и наиболее важным условием является точность сегментации.
Полученная информация при реализации схемы причинно-следственных связей является структурированной и позволяет сделать правильные выводы.
Список литературы
Сегментация изображений [Электронный ресурс]. Многофункциональный сайт. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ (дата обращения 15.01.2019).
Романов С. А., Лепешкин О. М., Стоянов Ю. П. Анализ методов сегментации изображений // Молодой ученый. — 2010. — №6. — С. 26-28. — URL https://moluch.ru/archive/17/1534/ (дата обращения: 13.01.2019).
Универсальная классификация алгоритмов сегментации изображений [Электронный ресурс] / С.В. Поршнев, А.О. Левашкина – Режим доступа к статье: http://www.jurnal.org/articles/2008/inf23.html (дата обращения 15.01.2019).
Метод "Диаграмма Исикавы" [Электронный ресурс]. Многофункциональный сайт. URL: https://www.inventech.ru/ (дата обращения 15.01.2019).