Menu
Home
Contact us
Stats
Categories
Calendar
Toggle Wiki
Wiki Home
Last Changes
Rankings
List pages
Orphan pages
Sandbox
Print
Toggle Image Galleries
Galleries
Rankings
Toggle Articles
Articles home
List articles
Rankings
Toggle Blogs
List blogs
Rankings
Toggle Forums
List forums
Rankings
Toggle File Galleries
List galleries
Rankings
Toggle Maps
Mapfiles
Toggle Surveys
List surveys
Stats
ITHEA Classification Structure > D. Software  > D.2 SOFTWARE ENGINEERING  > D.2.5 Testing and Debugging 
ITHEA Classification Structure > D. Software  > D.2 SOFTWARE ENGINEERING  > D.2.8 Metrics 
ITHEA Classification Structure > I. Computing Methodologies  > I.5 PATTERN RECOGNITION  > I.5.4 Applications 
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИ�
By: Андрей Дураков (3305 reads)
Rating: (1.00/10)

Аннотация: В статье рассматривается проблема автоматического тестирования алгоритмов поиска человека по приметам. Особое внимание уделяется испытаниям этих алгоритмов в реальных условиях. Сформулированы ключевые показатели для оценки производительности и качества работы алгоритмов с учетом пользовательского опыта. Для оценки производительности предлагается измерять два параметра: скорость построения одного индекса человека и скорость сравнения двух индексов. Измерения производительности проводятся относительно эталонного алгоритма, который длительное время испытывался в реальных условиях. Качественными показателями работы алгоритмов являются доля выраженных ошибок в результатах поиска и доля камер, на которых искомый объект был найден. Именно эти два показателя сложнее всего измерить автоматически ввиду их субъективной природы. Требование репрезентативности тестовой выборки, т.е. соответствия ее реальным условиям, дополнительно усложняет задачу измерения. В качестве тестовой выборки предложено использовать большое количество видеороликов, отснятых в различных условиях освещенности и на камеры различных моделей и производителей. Для измерения качественных показателей предложена методика, основанная на предварительной разметке тестовых видеороликов человеком и использовании модуля трекинга людей в рамках одной камеры. В разметку закладываются человеческие субъективные оценки степени похожести людей на видеороликах. Разметка видеороликов состоит из двух частей: отметка временных границ движения отдельных людей и заполнение матрицы сравнения людей между собой. Модуль трекинга необходим для сопоставления людей в видеороликах и людей, проиндексированных в системе видеонаблюдения. После разметки вся тестовая выборка подается на вход системы видеонаблюдения, где она индексируется. После этого происходит сопоставление людей в размеченных видеороликах и архиве, а на основе сопоставления автоматически рассчитываются качественные показатели.

Ключевые слова: видеоанализ, поиск человека по приметам, автоматическое тестирование.

ACM Classification Keywords: D.2 SOFTWARE ENGINEERING: D.2.5 Testing and Debugging – Testing tool; D.2.8 Metrics – Performance measures. I.5 PATTERN RECOGNITION: I.5.4 Applications – Computer vision.

Link:

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ЧЕЛОВЕКА ПО ПРИМЕТАМ

Андрей Дураков

http://www.foibg.com/ijita/vol19/ijita19-4-p11.pdf

Print
D.2.5 Testing and Debugging
article: РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИ� ·
D.2.8 Metrics
article: РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИ� · OBJECT LEVEL RUN-TIME COHESION MEASUREMENT ·
I.5.4 Applications
article: POLLEN GRAINS RECOGNITION USING STRUCTURAL APPROACH AND NEURAL NETWORKS · TOWARDS A SEMANTIC CATALOG OF SIMILARITY MEASURES · РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ТЕСТИ� · GENETIC BASED SPOT DETECTION METHOD IN TWO-DIMENSIONAL ELECTROPHORESIS IMAGES · ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ · MANOMETRY-BASED COUGH IDENTIFICATION ALGORITHM · TRAINING A LINEAR NEURAL NETWORK WITH A STABLE LSP SOLUTION FOR JAMMING ... · CLASSIFICATION OF BIOMEDICAL SIGNALS USING THE DYNAMICS ·
Login
[ register | I forgot my password ]
World Clock
Powered by Tikiwiki Powered by PHP Powered by Smarty Powered by ADOdb Made with CSS Powered by RDF powered by The PHP Layers Menu System
RSS Wiki RSS Blogs rss Articles RSS Image Galleries RSS File Galleries RSS Forums RSS Maps rss Calendars
[ Execution time: 0.10 secs ]   [ Memory usage: 7.54MB ]   [ GZIP Disabled ]   [ Server load: 0.40 ]
Powered by Tikiwiki CMS/Groupware