CC BY
31
основных метода. Производители выпускают экономичные светодиодные светильники с низким энергопотреблением, стоимость которых выше, но с учетом экономии в стоимости аккумуляторных батарей, затраты на более эффективные светодиоды и источники питания окупаются. Другим методом повышения времени автономной работы является оснащение светильников датчиками движения, в этом случае светильники включаются только когда человек попадает в зону действия светильника.
Исходя из стоимости осветительной установки и затрат на обслуживание, на данный момент целесообразно устанавливать такие светильники в местах, где затруднен или невозможен подвод электрической энергии. При освещении населенных пунктов применение автономных светильников нецелесообразно.
Список литературы / References
1. Мышонков А.Б. Автономные уличные светодиодные светильники // Проблемы и перспективы развития отечественной светотехники, электротехники и энергетики, 2013. С. 161-163.
2. Шибайкин С.Д., Мышонков А.Б. Аппроксимация кривых саморазогрева кристалла светодиода протекающим током // Отраслевые аспекты технических наук, 2011. № 12. С. 23-24.
3. Автономные ветро-солнечные светильники. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://yupiter.net/wind-sun-systems/ (дата обращения: 11.01.2018).
4. Светильники на солнечных батареях и не только. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://led-kvadratra/светильники-на-солнечных-батареях/ (дата обращения: 11.01.2018).
5. Солнечная энергетика. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://sun-shines.ru/shop/street-light/20wt-opora/ (дата обращения: 11.01.2018).
6. Солнечный фонарь ED-50/200SW. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://energy-ds.ru/catalog/light/solarlights/ed50400sw/ (дата обращения: 11.01.2018).
7. Солнечный фонарь ED-50/160S. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://energy-ds.ru/catalog/light/solarlights/ed50160s/ (дата обращения: 11.01.2018).
МЕТОД ОПТИМАЛЬНОГО СОПОСТАВЛЕНИЯ ПРОЕКЦИИ 3D ОБЪЕКТА С 2D ИЗОБРАЖЕНИЕМ Нгуен З.Т.1, Морозова Е.Ф.2, Анохина О.А.3 Email: Nguyen642@scientifictext.ru
'Нгуен Зуй Тхань — аспирант, кафедра информационных технологий, Российский университет дружбы народов; 2Морозова Екатерина Федоровна — студент; 3Анохина Ольга Алексеевна — студент, кафедра автоматизированных систем управления, Российский технологический университет, г. Москва
Аннотация: в статье представлен метод наведения проекции 3D объекта на плоское изображение. Точность наведения оценивается с помощью среднеквадратичной ошибки. Оптимальное совмещение 3D изображений выполняется методами градиентного спуска. Эксперименты выполнены с применением 3D/2D моделей лиц человека. В данной работе экспериментальные исследования показывают работоспособность оптимального метода наведения при произвольных ракурсах съемки лиц. Применяются аффинные преобразования для решения оптимизационной задачи наведения.
Ключевые слова: наведение, распознавание, 3D модель, изображение, методы сравнения.
METHOD OF OPTIMAL COMPARISON OF 3D OBJECT PROJECTION
WITH 2D IMAGE Nguyen D.T.1, Morozova E.F.2, Anokhina O.A.3
'Nguyen Duy Thanh - Graduated Student, DEPARTMENT OF INFORMATION TECHNOLOGY, PEOPLES' FRIENDSHIP UNIVERSITY OF RUSSIA; 2Morozova Ekaterina Fedorovna — Student; 3Anokhina Olga Alekseevna — Student, DEPARTMENT OF AUTOMATED CONTROL SYSTEMS, RUSSIAN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY, MOSCOW
Abstract: the paper presents a method ofpointing the projection of a 3D object on a flat image. The accuracy of the guidance is estimated by the mean square error. The optimal combination of 3D images is performed by gradient descent methods. The experiments were performed using 3D/2D models of human faces. In this work, experimental results show the efficiency of the optimal method of restoring at an arbitrary angle shooting. Apply the affine transformation for the solution of the optimization problem of guidance.
Keywords: pointing, recognition, 3D-model, image, comparison methods.
УДК 004.93
Введение
В задачах распознавания образов возникает необходимость управления 3Б-моделями лиц для получения проекции, наиболее близкой, в смысле некоторого критерия, к заданному изображению. Для корректного сравнения графических образов могут быть применены различные метрики, дескрипторы и методы управления 3D моделями. В настоящей работе сравнение выполнялось с помощью вычисления среднеквадратичного отклонения изображений.
Введем определение: под 3D изображением понимается кусочно-непрерывная функция f (X, y, z) трех переменных, определенная на компактном носителе D с R х R х R и имеющая конечный ненулевой интеграл. Примером подобной функции служит функция яркости f (X, y, z) , которая имеет целочисленные значения при целых ( X, y, Z ) и хранится в компьютере в виде трехмерного массива. Каждый элемент этого массива представляет собой пиксель с интенсивностью, находящейся в диапазоне от 0 до L-1. Величина L обычно является степенью двойки (например, 64, 256) и называется глубиной изображения [1]. Рассмотрим задачу наведения, основанную на методе градиентного спуска. 1. Метод наведения 3D модели на 2D изображение лица
К 3D модели объекта последовательно применяются аффинные преобразования для решения оптимизационной задачи наведения. При этом предполагается, что масштабы изображений одинаковы.
Пусть Mo (i,j) - матрица яркостей проекции модели трехмерного объекта на плоскость ХОУ, M(ij) - матрица заданного полутонового изображения (i=1,...,Nb j=1,...,N2). Введем метрику W в виде оценки среднеквадратичной ошибки для сравнения проекции и заданного изображения [2] W = — M(i,j))2. В качестве параметров управления
используются углы поворота Р=(рьр2,рз) SD-модели вокруг осей. Задача оптимального наведения решается в настоящей работе методом градиентного спуска. Для этого полагаем известными начальные значения углов положения (р^.р^.рз0). Значения параметров приближения вычисляют по формуле = р[к + ЯДр\к\ Ap[k = —W '^(Р), где: W '^к\р) =
——, k (k=0,1.) - номер итерации; Д р[к- шаг k-ой итерации; Я- нормирующий коэффициент.
dp 1
В основе решения задачи лежит гипотеза о монотонности и унимодальности функции W(P)
по каждому из параметров управления (p\ , p2 , ръ ) , выполнение которой упрощает
практическую реализацию метода. Для получения оптимума в этом случае достаточно последовательно решить задачи оптимизации по каждому из параметров.
2.Экспериментальные исследования
Для экспериментов с применением указанного метода были использованы программные среды C++ и Matlab. В ходе работы программы наведения и сравнения были получены графики, которые подтверждают монотонность и унимодальность целевой функции (рис. 1).
О 25 i | I I " I I I
02 015
OOS
ol_i_i_' _i_i_- L-c-C-.-J-3.-J-x-
Рис. 1. Зависимость критерия W(P) от параметра p1
Пример сравниваемых моделей лиц человека и результат наведения представлены на рисунках 2 и 3.
Рис. 2. Пример сравнения 3D модели лица и заданного изображения
Рис. 3. Результат совпадения проекции 30 объекта с 2П изображением
Результатом программы является нахождение минимального значения целевой функции W'[k](P), в котором проекция 3D совпадает с заданным изображением.
Заключение
Проведенные экспериментальные исследования показывают работоспособность рассмотренного метода наведения при произвольных ракурсах съемки лиц. Предполагается, что метод ляжет в дальнейшем в основу программы поиска человека по его фотографическому изображению при условии наличия базы 3D лиц.
Список литературы / References
1. Нгуен З.Т. О задаче корректного сопоставления 3D-модели объекта с 2D-изображением. Труды IV Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием «Информатика, управление и системный анализ» (ИУСА-2016) (Тверской государственный технический университет (ТвГТУ), 8-11 июня, 2016 г.). Тверь: ТвГТУ, 2016. С. 51-54.
2. Mean squared error. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error/ (дата обращения: 26.05.18).
3. Гендрина И.Ю., Катаева С.С., Рыжаков А.П. Учебно-методическое пособие. Градиентные и овражные методы безусловной минимизации. Томск, 2008.
МОДИФИКАЦИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА «ПОСТРОИТЕЛЬ ТЬЮТОРОВ» Савоськин И.В. Email: Savoskin642@scientifictext.ru
Савоськин Иван Владиславович — студент, кафедра математического обеспечения и стандартизации информационных технологий, МИРЭА — Российский технологический университет, г. Москва
Аннотация: в статье рассматривается задача повышения эффективности инструментального комплекса «Построитель тьюторов» путем модификации базы данных. Описана структура инструментального комплекса и базы данных. Анализируются методы хранения данных пользователей, групп, сценариев и сессий, необходимых для работы, поддерживающих новые функциональности и кроссплатформенность инструментального комплекса «Построитель тьюторов». Описаны преимущества модифицированной базы данных и поддерживаемые базой функции инструментального комплекса.
Ключевые слова: инструментальный комплекс, база данных, информационно-управляющая система, обучающая программа.
DATABASE OF THE INSTRUMENTAL COMPLEX "TUTOR BUILDER"
Savoskin I.V.
Savoskin Ivan Vladislavovich — Student, DEPARTMENT OF MATHEMATICAL SOFTWARE AND STANDARDIZATION OF INFORMATION
TECHNOLOGY,
MIREA - RUSSIAN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY, MOSCOW
Abstract: the article considers the task of increasing the effectiveness of the instrumental complex "Tutor Builder" by modifying the database. The structure of the instrumental complex and its database is described. The methods of data storage of users, groups, scenarios and sessions necessary for work, supporting new functionality and cross-platform of the instrumental complex "Tutor Builder are analyzed. The advantages of the modified database and the functions of the instrumental complex supported by the database are described.
Keywords: instrumental complex, database, information management system, learning program.
УДК 004.652
Инструментальный комплекс «Построитель тьюторов» на основе сценария создает обучающую программу для обучения массового профессионального пользователя. Массовый профессиональный пользователь - это пользователь, который должен быстро выполнять небольшое число очень часто повторяющихся операций [1], [2], [3].
Обучающая программа базируется на моделировании индивидуального ситуационного обучения. Пользователю предлагается выполнить, используя информационно-управляющую систему, ряд задач известной предметной области в рамках сценария. В процессе выполнения разрешения ситуаций в обучающей программе в необходимых местах даются подсказки и/или демонстрируются фрагменты или полные решения. Обучающая программа имеет полную текущую информацию обо всем процессе решения, включая трассу действий, их правильность, время, затраченное на все выполнение и на каждое действие. Сценарий определяет
