Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Koprowski, R." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Własności wybranych typów sieci neuronowych wykorzystywanych do detekcji położenia oczu pacjenta
Properties of selected neural network types used for the detection of the position of patient’s eyes
Autorzy:
Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130123.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
sieć neuronowa
przetwarzanie obrazów
rozpoznawanie obrazów
oczy
detekcja
neural network
image processing
image recognition
eye detection
Opis:
W pracy przedstawiono zastosowanie sieci neuronowych ze wsteczną propagacją błędów do zadania rozpoznawania oczu pacjenta widocznych w dowolnej projekcji na obrazie w świetle widzialnym. Rozpatrywana analiza dotyczy wskazywania z możliwie największą dokładnością środków oczu pacjenta dla różnych warunków pomiaru np. zmian oświetlenia. Przeprowadzono weryfikacje błędu uczenia sieci neuronowej w zależności od liczby neuronów w poszczególnych warstwach, liczby warstw, typów neuronów oraz wybranych ustawień jej parametrów. Uzyskane wyniki potwierdzają konieczność losowego doboru przypadków pozytywnych i negatywnych (zawierających i nie zawierających obrazu oka) w wektorze uczącym. Najlepsze rezultaty (ok. 10 % błędnych rozpoznań dla 1 300) uzyskano dla sieci neuronowej ze wsteczną propagacją błędów dla jednej warstwy ukrytej składającej się z 10 neuronów po 400 epokach.
This paper presents the application of a backpropagation neural network to the isolation of patient’s eyes visible in any picture in visible light. The method properties were analysed depending on: the number of neutrons in the individual layers, the number of layers, neuron types and selected network types. The research covered in this paper is a part of a project aimed at developing methods for the three-dimensional mapping of a patient’s body. The project is funded from grant no. 4 T12E 052 27: The automation of the measurements of digital images for a photogrammetric system for a 3D patient’s body positioning employed in medical rehabilitation. The obtained results confirm the usefulness of neural networks in eye recognition, in which there were 10 % incorrect recognitions for 1 300 patients. Due to the large number of measured properties, the number of images that formed the learning vector was set to 4 960 (about 200 examined patients). The learning vector included 2 480 images containing an eye, as well as 2 480 images without eyes, put in random order. The validation and test vector were created in a similar way, using 4 960 and 19 500 images (of 200 and 1 300 patients), respectively. The quality of recognition was improved and the number of incorrect recognitions was reduced by employing additional transformations of the result images from the neural network. For instance, comparing the maximum area determined by the network and the respective maximum output value from the network allowed reducing the error to approximately 3 %. Additionally, the paper proposes various neural network structures and configurations and evaluates their effectiveness in this application. The methodology covered in this paper can be extended to other problems of a similar type.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 319-329
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczny pomiar temperatury na termogramach w diagnostyce bólów głowy
Automatic temperature measurement on thermograms for headache diagnosis
Autorzy:
Marzec, M.
Koprowski, , R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157659.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
obrazy termowizyjne twarzy
algorytm
analiza obrazów
face thermograms
algorithm
image analysis
face detection
Opis:
W artykule zaprezentowano algorytm umożliwiający w pełni automatyczną detekcję charakterystycznych obszarów na termogramach zawierających twarze pacjentów w projekcji przedniej. Algorytm prawidłowo wykrywa wymagane obszary niezależnie od położenia głowy w obrazie oraz od jej obrotu. Po prawidłowej detekcji jest przeprowadzany automatyczny pomiar wartości średniej, minimalnej i maksymalnej ich temperatury. W końcowej części artykułu zaprezentowano przykładowe zastosowanie metody do wstępnej detekcji typu i przebiegu bólu głowy.
The algorithm enabling fully automatic detection of characteristic areas of the face on thermograms captured in the anterior projection is presented in the paper. Development and application of medical thermography is also discussed. There are given different types of headaches and methods for their analysis. Regions of: forehead (defined as CL,CP), eye-sockets (defined as OL,OP) and maxillary sinuses (defined as NL,NP) are assumed to be the areas medically essential for headache diagnosis. Thermograms were obtained from thermovision cameras AGEMA 590 and ThermaCam S65. The algorithm detects correctly the required head areas independently of the head position in the picture and its rotation within the range -50 to +50 degrees. Methods of mathematical morphology, active contour, template and Hough transform were used for the analysis. After the correct detection there was taken the automatic measurement of the area of the regions as well as their mean, minimum and maximal temperature. At the end of the paper there is presented an exemplary application of the algorithm for preliminary diagnosis of the type and the course of a headache. The results of segmentation of the face areas are given. The algorithm also makes it possible to analyse the given set of thermograms without necessity of modifying the operation parameters. The set of analysed images after adding translation and rotation includes above 4000 thermograms. The algorithm was developed and tested in Matlab environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 11, 11; 923-926
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection of selected face areas on thermograms with elimination of typical problems
Autorzy:
Marzec, M.
Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333085.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
obrazy termowizyjne twarzy
termogramy
algorytm
analiza obrazu
segmentacja
analiza twarzy
wykrywanie twarzy
wykrywanie charakterystycznych cech twarzy
face thermovision images
thermograms
algorithm
image analysis
segmentation
face analysis
face detection
detection of characteristic face features
Opis:
The paper presents an algorithm enabling a fully automatic detection of characteristic areas on thermograms containing patients' faces in a front projection. A resolution of problems occurring at the segmentation of face images, such as a change of position, orientation and scale, has been proposed. In addition, attempts to eliminate the effect of the background and of disturbances caused by the haircut and the hairline were made. The algorithm may be used to detect selected points and areas of a face or as a preliminary component in the face recognition, as a development of optical analysis methods or in the quantitative analysis of face on thermograms.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 151-159
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wyznaczanie charakterystycznych obszarów twarzy na obrazach termowizyjnych
Determination of the characteristic face regions on thermograms
Autorzy:
Marzec, M.
Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/261700.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Tematy:
analiza termowizyjna
analiza obrazów
algorytm rozpoznawania
recognition algorithm
image analysis
thermovision analysis
Opis:
W artykule zaprezentowano algorytm umożliwiający automatyczną detekcję charakterystycznych cech twarzy w obrazach termowizyjnych w projekcji przedniej. Algorytm nie jest wrażliwy na zmiany położenia głowy z powodu obrotu ani ruchów w osi X-Y. Po wyznaczeniu charakterystycznych obszarów przeprowadzano automatyczny pomiar wartości średniej, minimalnej i maksymalnej temperatury. Zaprezentowano przykładowe zastosowanie algorytmu do detekcji bólów głowy.
The algorithm enabling the automatic detection of characteristic features of the face on thermograms captured in the anterior projection, was presented. The algorithm is not sensitive to the head X-Y position, as well as rotation. After determining the characteristic regions, the automatic measurement of mean, minimal and maximal temperature was carried out. The presented algorithm was used for the headaches detection.
Źródło:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2009, 15, 2; 149-152
1234-5563
Pojawia się w:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod analizy obrazów do automatycznej detekcji i pomiaru źrenic oczu
Methods of image analysis used for automatic detection of human eye pupils
Autorzy:
Koprowski, R.
Tokarczyk, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131258.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
digital image
image analysis
correlation
neuron network
morphological analysis
obraz cyfrowy
analiza obrazu
korelacja
sieć neuronowa
analiza morfologiczna
Opis:
Potrzeby diagnostyki medycznej wad budowy i postawy człowieka wymagają stworzenia prostej metody jego pozycjonowania w trójwymiarowej przestrzeni. Jedną z metod wyznaczania położenia charakterystycznych punktów ciała jest metoda fotogrametryczna. Pomierzone punkty na zdjęciach służą do zbudowania przestrzennego modelu i za pomocą punktów dostosowania umieszczenia go w układzie odniesienia. Fotogrametryczny system do pomiaru 3D punktów ciała ludzkiego opracowany w Zakładzie Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej WGGiIŚ AGH w Krakowie wymaga pomiaru na zdjęciach cyfrowych wybranych miejsc ciała ludzkiego, sygnalizowanych styropianowymi kulkami-markerami oraz środków źrenic oczu. W ramach automatyzacji pomiaru na zdjęciach prowadzone są badania nad metodami detekcji i pomiaru trzech grup punktów: fotopunktów, markerów na pacjencie oraz źrenic oczu Niniejsze opracowanie dotyczy metody automatycznego pomiaru trzeciej grupy punktów pomiarowych. Opracowana metoda detekcji źrenic oczu wymaga zrealizowania celów cząstkowych: detekcji markerów na ciele pacjenta, segmentacji obrazu ciała dla wykrycia głowy z rejonem oczu, wykrycia i pomiaru środków źrenic. Pierwszy z celów osiągnięto wykorzystując metodę korelacji krzyżowej. Do wykrycia rejonu oczu wykorzystano analizę skupień zbioru wspołrzędnych metodą k najbliższych sąsiadów. Dalsze przybliżenie rejonu oczu osiągnięto wykorzystując analizę statystyczną dużej ilości zdjęć pacjentów dla wyznaczenia współczynnika kryterium rejonizacji. Metodyka wyznaczania położenia oczu, centralnych punktów położenia źrenic została oparta na sieciach neuronowych ze wsteczną propagacją błędu. Uzyskana dokładność metody została oceniona na poziomie około 1 piksela, jej skuteczność w znacznej mierze zależy od prawidłowej detekcji markerów na ciele pacjenta.
The needs of medical rehabilitation requires the creation of a simple method for the positioning of a human body in 3-D space. The method of posture analysis consists in simple visualization of particular characteristic points of the patient’s body. Usually, an assessment of the relative displacement and asymmetry of these points are a reliable measure of pathological body posture deviation. One of the methods of determining the position of characteristic points is the photogrammetric method. The points measured in the images are used to create a spatial model and, based on control points, position it in a reference system. The photogrammetric system for measuring 3D points located on a human body has been developed in the Department of Photogrammetry and Remote Sensing Informatics, Technical University – AGH Kraków. In the system, on digital images (taken with two compact, free-focus-type digital cameras), special markers (light foamed polystyrene balls) located on chosen points of human body and the center of an eye pupil are measured. To make the system more automatic, the research is carried on to automatically detect and measure the three following groups of points: control points, markers located on the human body and eye pupil. In this paper, the method of automatic measurement of last group of points is considered. The developed method of eye pupil detection requires achieving the following goals: detection of markers located on the human body, segmentation of the body image to detect a head, approximate eye localization and, finally, the measurement of a pupil center. The first goal was achieved by using the cross correlation method. The localization of the eyes was done by analyzing the coordinates’ set concentration by k nearest neighbors. The achieved results were divided into two sets pa 1 and pa 2 , which consist of data on the position of markers located on the front and back sides of body. A further approximation of eye location was achieved using statistical analysis of many images to determine the coefficient as a criterion for region membership. The methodology of determination of eye position, and pupil center were based on a neural network with backward error propagation. The achieved accuracy was estimated as 1 pixel, but the efficiency strongly depends on the proper detection of the markers located on the patient’s body.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 305-317
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Lokalizacja charakterystycznych cech twarzy na termogramach w powiązaniu z obrazami w świetle widzialnym
Localization of characteristic facial features on thermograms in connection with images in the visible spectrum
Autorzy:
Marzec, M.
Koprowski, R.
Wróbel, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154642.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
termogramy twarzy
algorytm
analiza obrazów
lokalizacja cech twarzy
face thermograms
algorithm
image analysis
faces feature localisation
Opis:
W artykule przedstawiono algorytm analizy twarzy na termogramach z możliwością wsparcia obrazami w świetle widzialnym. Zaproponowane rozwiązanie bazuje na analizie termogramu a obraz widzialny służy do weryfikacji uzyskanych wyników i do wyznaczania elementów twarzy bardzo trudnych do lokalizacji w termowizji. Dzięki połączeniu obu technik osiągnięto wysoką skuteczność bez względu na orientację, położenie głowy w obrazie czy wpływ tła. Precyzyjne wyniki lokalizacji na termogramie umożliwiły zastosowanie prostych technik lokalizacji oczu i linii ust, w świetle widzialnym. Wyznaczone cechy twarzy były następnie zaznaczane na termogramie.
In this paper there is introduced an algorithm of face analysis on thermograms with possibility of support by images in the visible spectrum. The proposed solution is based on thermograms and a visible image is used to verify the obtained results and to detect the faces elements very difficult to be localized in thermovision. The first part of this process is an analysis of thermograms. Its main purpose is localization and computing orientation of a head. Next, the algorithm uses special template to precise localize the lines of eyebrows and the face symmetry. According to these results, in the next steps the regions of eyes, nose and forehead are detected. The second part is an analysis in the visible spectrum. Here the algorithm localizes the eyes and line of the mouth. Thanks to the results of thermogram segmentation, the position and orientation of the head are normalized and only selected areas are analyzed. These face features are next marked on the thermogram. Thanks to connection of both techniques, the high efficiency was achieved in spite of orientation and localization of the head in the image and influence of the background. The precise results of localization on the termogram allowed using a simple technique of the eyes and line of the mouth localization in the visible spectrum.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 10, 10; 1169-1172
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Thermal Stability of AA1050 Aluminum Alloy after Equal Channel Angular Pressing
Autorzy:
Koprowski, P.
Bogucki, R.
Bieda, M.
Kawałko, J.
Sztwiertnia, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/356187.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ECAP
hardness
EBSD
texture
recrystallization
Opis:
The annealing behavior of AA1050 aluminum alloy deformed by equal-channel angular pressing (ECAP) was studied experimentally. The material was subjected to extrusion through die with channels intersecting at an 90° angle. Samples were pressed for up to 8 passes using route BC, then cut into slices and subsequently annealed for 1 hour at temperatures from 100°C to 350°C. Hardness measurements were performed on each slice. Microstructure of material was analyzed in the longitudinal section by means of Electron Backscatter Diffraction system in a scanning electron microscope (EBSD/SEM). From the obtained sets of Kikuchi diffraction patterns orientation maps and Image Quality maps were determined. Grain size, disorientation distributions and crystallographic texture were also estimated. ECAP caused significant improvement of hardness, with stabilization after 4 passes. Refinement of microstructure was obtained with the increasing amount of passes. Material properties were stable during annealing at temperatures lower than 150°C. Annealing at higher temperatures caused a decrease in hardness corresponding to an increase of the grain size.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2017, 62, 2A; 777-786
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies