Добірка наукової літератури з теми "Методи комп'ютерного зору"

У статті виконано дослідження методів комп'ютерного стерео-зору за допомогою засобів бібліотеки OpenCV. Розглянуто також методи калібрування камер стерео-зору і побудови карти глибин дальності. На виробництві в технологічних процесах, в процесах контролю якості виробів, а також в роботизованих системах часто виникають завдання визначення відстані до об'єкта. Традиційні методи визначення відстані побудовані на базі використання ультразвукових і інфрачервоних датчиків. Однак, застосування цих пристроїв не забезпечує можливості розпізнавання образів. Тому в статті використано новий підхід до вирішення завдання визначення відстані до об'єкта на основі застосування стерео-зору. В якості візуальних елементів стерео-зору були використані WEB-камери Logitech C-170. Для визначення відстані до об'єкта за допомогою стерео-зору необхідно з початку виконати побудова карти глибини об'єктів. В якості програмних засобів, що забезпечують побудову карти глибини була обрана бібліотека з відкритим програмним кодом OpenCV. Використання цієї бібліотеки в некомерційних цілях є безкоштовною, проте при її використанні у розробників часто виникають труднощі у зв'язку неповним описом використовуваних функцій. Алгоритм побудови карти глибини складається з наступних кроків: калібрування камер відео-пари, усунення дисторсії зображень, ректифікація зображень і побудова карти глибини, на основі зображення з лівої і правої камер стерео-пари. Розроблена на базі міні-комп'ютера Orange-PI з використанням методів Computer Vision система побудови карти глибини сцени показала високу ефективність і дозволяє визначити відстань до об'єктів сцени.

Проаналізовано сучасні алгоритми сегментації зображень, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки для застосування в медичних цілях. Для діагностування передракових та ракових станів молочної залози використовують цитологічні та гістологічні зображення. Процес опрацювання таких зображень є важким і рутинним процесом, що потребує наявності спеціалізованих знань у медиків в галузі комп'ютерного зору. Недоліком біомедичних зображень є низька якість, неоднорідність освітлення у процесі формування зображень, низька контрастність. Неможливо застосувати одні і ті ж алгоритми і їх параметри до різних зображень, тому актуальним постає завдання розроблення адаптивних систем сегментації зображень. З'ясовано, що алгоритм сегментації методом водорозподілу у комбінації з методом порогової сегментації показав найкращі результати. Охарактеризовано закономірності між вхідними даними біомедичних зображень та алгоритмами сегментації. Сформовано правила нечіткої логіки для підбору параметрів алгоритмів біомедичних зображень. Розроблення автоматичної системи підбору параметрів сегментації цитологічних і гістологічних зображень є актуальним завданням, що підвищить якість опрацювання зображень.

У статті викладаються результати теоретико-емпіричного дослідження психологічних особливостей осіб, котрі різняться різним рівнем схильності до асертивності. Актуальність дослідження пов’язана із соціальним запитом. Особистість прагне відповідати духу сучасності, яка вимагає бути свобідним, сміливим, соціально активним, здатним усвідомлювати свої реальні можливості й ресурси. Науковий інтерес до означеної проблеми пов'язаний із необхідністю вивчення асертивності як інтегральної властивості особистості, котра сприяє самоствердженню, забезпечує самостійність прийняття рішення, можливість відстоювати свою точку зору, домагатися поставлених цілей, виступати суб'єктом свого життя й діяльності. Практична значимість дослідження визначається необхідністю розкриття тих властивостей особистості, які не тільки аранжують різні прояви асертивності, але й можуть впливати на її активність, підтримуючи ці прояви або блокуючи, гальмуючи їх. Розглянуті дефініції поняття «асертивність», уточненосутність таких понять, як: «асертивнийстан», «асертивнаповедінка», «асертивнаособистість». Асертивність, – це властивість особистості, котра розуміється як системна якість, що презентує позитивне ставлення до себе й до інших; характеризується безпосередністю та спонтанністю поведінки; позитивною самооцінкою, проявами відповідальності за все, що відбувається з особистістю в процесі життєдіяльності; вірі у власний авторитет; здатністю до налагодження тісних і глибоких міжособистісних стосунків тощо. Емпіричне дослідження характеристик асертивних і неасертивних осіб здійснювалось із залученням 16-PF особистісного тест-опитувальника Р. Кеттелла, що спрямований на діагностику широкого спектру властивостей особистості та «Тест-опитувальника компонентів асертивності (ТОКАС)», авторами якого є О. Саннікова, О. Санніков, Н. Подоляк. Вивчалися компоненти асертивності «проміжного», якісного рівня, котрий містить такі показники, як: афективний (Аас), когнітивно-смисловий (Кас), конативний або поведінковий (Пас), контрольно-регулятивний (Рас) і загальний показник асертивності. Кількісний аналіз отриманих даних за допомогою комп'ютерної програми статистичної обробки SPSS 13.0 дозволив встановити значимі додатні й від’ємні зв’язки між показниками асертивності та широким спектром особистісних факторів. Результати якісного аналізу (метод асів і профілів) доводять правомірність припущення про те, що представники групи осіб схильних до асертивності, характеризується властивостями, які відбивають їх асертивну поведінку та підтримують і розвивають цю властивість (емоційна стабільність, сміливість, домінантність,психологічна проникливість, радикалізм, самодостатність тощо). Неасертивні особи відрізняються від асертивних осіб протилежними рисами, котрі гальмують прояви асертивних рис (конформністьтривожністьмрійливість,високий самоконтроль, напруженість,слабкість «Я» тощо). Ключові слова: асертивність, асертивна особистість, фактори особистості, індивідуально-психологічні особливості, між групові відмінності, схильність до асертивності.