| Form of studies |
Professional Master |
| Title of the study programm |
Smart Electronic Systems |
| Title in original language |
Sacensību spilgtāko momentu detektors |
| Title in English |
Competition Highlights Detector |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Roberts Kadiķis |
| Reviewer |
Dmitrijs Pikuļins |
| Abstract |
Maģistra darba ar projekta daļu ietvaros tika izpētīta iespēja radīt apmācāmu video analīzes
rīku, kurš spēj detektēt interesantus momentus video spēļu sacensībās, lai turpmāk ģenerētu šo
detektēto momentu apkopojumu. Šim nolūkam tika izstrādāta programma, kura, izmantojot
attēlu apstrādes algoritmus un balstoties uz unikāliem spēles indikatoriem, spēj detektēt šos
interesējošos momentus un tādā veidā automātiski ģenerēt un nomarķēt datu kopu. Šī kopa tiek
izmantota eksperimentālajā daļā, lai salīdzinātu vairākas mašīnmācīšanās pieejas.
Eksperimentālā daļā tika apskatītas vairākas pieejas:
• konvolūciju tīkls apmācīts ar datu kopu, kur programmas detektēti notikumi ir ”1” bet
pārējie kadri ir ”0”;
• konvolūciju tīkls apmācīts ar datu kopu, kur pirms programmas detektētiem notikumiem
noteikts laika intervāls tika nomarķēts ar ”1”;
• rekurentais neironu tīkls (LSTM) apmācīts ar datu kopu, kura veidota no audio celiņu
datiem;
• konvolūciju tīkls apmācīts uz datu kopas, veidotas no audi celiņu spektrogrammam.
Salīdzinot šīs pieejas tiek secināts, ka pirmā pieeja vislabāk atbilst izvirzītājām mērķim.
Darbs izstrādāts Elektronikas un datorzinātņu institūtā, projekta AIMAVS (Automātiska in
teresanto momentu atpazīšana videospēļu sacensībās) ietvaros. |
| Keywords |
attēlu apstrāde, video apstrāde, notikumu detektēšana, mašīnmācīšanās, mākslīgo neironu tīkli |
| Keywords in English |
image processing, video processing, event detection, machine learning, artificial neural networks |
| Language |
lv |
| Year |
2021 |
| Date and time of uploading |
20.01.2021 11:56:35 |
