Статьи журнала - Компьютерная оптика
Все статьи: 2590
Направление потоков энергии в фокусе цилиндрических вихревых векторных пучков
Статья научная
В работе аналитически с помощью формализма Ричардса–Вольфа и с помощью моделирования показано, что при острой фокусировке оптического вихря с круговой поляризацией в плоскости фокуса имеют место три потока энергии: прямой продольный, обратный продольный и азимутальный поперечный. Причем вращение энергии на разных расстояниях от оптической оси происходит в разных направлениях. Поэтому плоскость фокуса вдоль оптической оси пересекает в единицу времени только часть начальной энергии пучка. Такая же часть (при прочих равных условиях) пересекает плоскость фокуса вдоль положительного направления оптической оси, если сфокусировать оптический вихрь с цилиндрической поляризацией. Отличие состоит в том, что если присутствует оптический вихрь, то поперечный поток энергии в фокусе вращается вокруг оптической оси, а если оптический вихрь отсутствует (пучок только с цилиндрической поляризацией), то в плоскости фокуса в среднем поперечный поток равен нулю, но в некоторых местах плоскости фокуса поток направлен к оптической оси, а в некоторых местах – от оптической оси.
Бесплатно
Нахождение констант распространения методом Крылова при расчете мод фотонных волноводов
Статья научная
В работе численно исследована эффективность метода Крылова решения нелинейной задачи на собственные значения при расчете констант распространения собственных мод фотонного волновода. Матрица этой нелинейной задачи на собственные значения имеет размерность N Ч N, где N пропорционально числу локальных синусоидальных мод, с помощью которых аппроксимируются собственные моды волновода.
Бесплатно
Статья научная
Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 - 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.
Бесплатно
Статья научная
На примере волоконно-оптической измерительной сети томографического типа выполнено исследование алгебраических и нейросетевых методов реконструкции распределенных физических полей. Выявлены преимущества и недостатки нейросетевого подхода. Предложен нейро-итерационный алгоритм, сочетающий в себе преимущества нейросетевых и алгебраических методов реконструктивной томографии.
Бесплатно
Статья научная
В настоящей работе предложен новый подход к классификации гиперспектральных изображений высокого разрешения в прикладной задаче определения типов сельскохозяйственной растительности. В качестве классификатора используется спектрально-пространственная сверточная нейронная сеть с компенсацией вариаций освещения. Для автоматизированного формирования обучающей выборки предложен алгоритм на основе адаптивного вегетационного индекса. Показана эффективность предложенного подхода в задаче классификации типов растительности по результатам съемок сельскохозяйственных угодий, выполненных сканирующей гиперспектральной камерой.
Бесплатно
Статья научная
Статья посвящена анализу возможности оценки эмоционального состояния человека по особенностям работы головного мозга с использованием неинвазивных нейро-компьютерных интерфейсов. Проведен анализ публикаций последних лет, посвященных применению сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для оценки эмоционального состояния, выявлены актуальные проблемы в этой области. Описаны основные подходы к стимуляции головного мозга для получения информативных сигналов ЭЭГ, а также методы их анализа и распознавания. Предложена архитектура глубокой сверточной нейронной сети для анализа данных ЭЭГ, а также нейросетевая модель искусственного интеллекта для классификации 4 эмоций (страх, счастье, печаль, спокойствие) по шкале валентности-арозальности Рассела на основе двух сверточных нейронных сетей. Проведен эксперимент с участием 50 человек, которые просматривали эмоционально окрашенные видеоролики. Собраны данные ЭЭГ 50 испытуемых, которые использовались для обучения и тестирования нейросетевой модели. Результаты показали высокую точность классификации эмоций (94%±3,4%) с использованием беспроводного нейроинтерфейса.
Бесплатно
Статья научная
Данная работа посвящена задаче распознавания людей по лицу в видеопоследовательности. В работе предложена нейросетевая модель, которая для входного набора изображений лица человека строит компактное признаковое представление фиксированной размерности. Предложенная модель состоит из двух частей: модуль распознавания по изображению лица и модуль оценки качества изображения лица. Признаковые представления кадров из входного набора, полученные в результате работы модуля распознавания, агрегируются с учетом их полезности, которая оценивается модулем оценки качества. Визуальный анализ выявил, что предложенная нейронная сеть учится использовать больше полезной информации с изображений высокого качества и меньше - с размытых или перекрытых изображений. Экспериментальная оценка на базах YouTube Faces и IJB-A показала, что предложенный метод объединения признаков на основе оценок полезности изображений позволяет повысить качество распознавания по сравнению с базовыми методами агрегации.
Бесплатно
Нейросетевая реконструкция видеопотока в дифракционных оптических системах массового производства
Статья
Возможность существенно снизить массу и стоимость систем технического зрения привела к появлению большого числа работ, посвященных разработке новых оптических схем на основе дифракционной оптики и новых подходов к реконструкции получаемых изображений. Получаемые системы демонстрируют достаточное для прикладных систем технического зрения качество изображений. Однако при создании таких прикладных систем возможны источники дополнительных потерь качества получаемого видеопотока. В настоящей работе исследовано влияние на итоговое качество реконструируемого видеопотока таких факторов, как ограничения технологии массового производства дифракционной оптики, артефактов сжатия видеопотока с потерями, а также особенностей нейросетевого подхода к реконструкции. Предложена сквозная нейросетевая технология реконструкции изображений, позволяющая компенсировать дополнительные факторы потери качества и получить итоговый видеопоток с качеством, достаточным для решения прикладных задач технического зрения.
Бесплатно
Статья научная
Контроль качества и обнаружение артефактов в данных функциональной магнитно-резонансной томографии актуален для исследований головного мозга и клинических применений. Движение головы испытуемых остается основным источником артефактов - даже микросмещение головы способно исказить структурные и функциональные МРТ-данные. В настоящей работе предложена сквозная нейросетевая технология обнаружения ступенчатых аномалий с обучением на частично синтезированных данных с адаптацией к конкретному малому набору реальных данных. Разработана процедура формирования синтетического набора данных для обучения и автоматизированной разметки реальных данных. Предложена рекуррентная нейросетевая модель обнаружения ступенчатых аномалий. Разработан метод адаптации модели по малому набору реальных данных на основе одношагового метаобучения. Экспериментальная проверка точности проведена в задаче детектирования ступенчатых аномалий скользящим окном в 10, 15 и 24 отсчёта. Эксперименты показали, что предложенная технология обеспечивает обнаружение ступенчатых аномалий с точностью до 0,9546.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассмотрена задача восстановления функций распределения физических полей с использованием распределенных волоконно-оптических измерительных систем [1] для случаев неполных схем укладки измерительных линий. Представлен подход, позволяющий использовать нейронные сети радиально-базисного типа [2] для предобработки проекционных данных с целью дальнейшего применения к ним методов аппроксимации для нерегулярных схем укладки измерительных линий более простого вида.
Бесплатно
Нейросетевой классификатор гиперспектральных снимков кожных патологий
Статья научная
В работе представлены результаты применения нейросетевого классификатора для анализа снимков злокачественных и доброкачественных кожных образований, полученных с помощью гиперспектральной камеры. С помощью трёхблочной нейросети архитектуры VGG произведена классификация набора двумерных изображений меланомы, папилломы и базальноклеточной карциномы, полученных в диапазонах 530 - 570 и 600 - 606 нм, характеризуемых наибольшим поглощением меланина и гемоглобина. Проанализирована достаточность включения в обучающий набор двумерных изображений ограниченного спектрального диапазона. Полученные результаты позволяют судить о значительных перспективах применения нейросетевых алгоритмов обработки гиперспектральных данных для классификации кожных патологий. При относительно малом наборе обучающих данных точность классификации для трех типов новообразований составила 96 %.
Бесплатно
Статья научная
Предложен нейросетевой метод обучаемой пространственно–спектральной коррекции чувствительности щелевого гиперспектрометра. В отличие от традиционных подходов к калибровке, основанных на выравнивании регистрируемого сигнала, отраженного от однородно освещенного «эталонного» объекта (имеющего ламбертовскую поверхность), вдоль направления длины щелевой диафрагмы прибора с использованием заранее рассчитанных коэффициентов, предлагаемый подход к калибровке реализован в виде слоёв нейронной сети, параметры которых оптимизируются совместно с моделью классификации в процессе обучения. Разработаны три типа обучаемых калибровочных слоев, с использованием обучаемой матрицы калибровочных коэффициентов, ее частичной полиномиальной аппроксимации и векторной факторизации. Экспериментальная оценка проведена на гиперспектральных изображениях, зарегистрированных при близких, но не идентичных условиях съёмки. Калибровочные слои интегрированы в 3D-свёрточную сеть и пространственно–спектральный трансформер. Эксперименты показали устойчивое повышение качества классификации относительно базовых моделей без калибровки: прирост точности для метрики accuracy составил от 0,59 % до 14,27 %, а для F1-score – от 0,17 % до 10,98 %. Также разработан алгоритм применения калибровочных слоев для предобработки данных с последующим обучением немодифицированных базовых моделей, что существенно расширяет применимость предложенного подхода.
Бесплатно
Нейросети на многозначных нейроэлементав: обучение обработка и распознавание изображений
Статья
Бесплатно
Некогерентный голографический коррелятор на основе микрозеркального модулятора
Статья научная
Рассмотрена возможность применения в оптическом корреляторе микрозеркального модулятора в качестве устройства вывода голографических фильтров при квазимонохроматическом пространственно-некогерентном входном излучении. Представлена экспериментальная установка оптического коррелятора, собранная по схеме с одним объективом. Проведены эксперименты по распознаванию тестовых объектов при динамическом выводе синтезированных голографических фильтров на модулятор. Полученные результаты позволяют сделать вывод об успешном распознавании объектов в некогерентном корреляторе при использовании микрозеркального модулятора.
Бесплатно
Некоторые алгоритмы обработки изображений и их реализация на нейросетях
Статья научная
Статья посвящена реализации некоторых оригинальных алгоритмов обработки изображений на клеточных нейросетях (CNN) из многозначных и универсальных нейроэлементов. Рассматриваются высокоэффективные, т.н. многозначные фильтры, их применение для фильтрации шума и коррекции частот. Рассматриваются также алгоритмы выделения контуров, фильтрации импульсных помех и их реализация на нейросетях. Исследуется также применение нейросетей из многозначных нейроэлементов для решения задач распознавания изображений и экстраполяции ортогонального спектра изображения в область высоких частот с целью повышения разре-шающей способности оптической системы.
Бесплатно
Некоторые модификации цифрового коррелятора для обнаружения объектов на изображении
Статья научная
Предлагаются две модификации корреляционного метода обнаружения. Первая из них - обработка поля корреляции пиковым фильтром с целью облегчения выделения координат локальных максимумов, соответствующих объектам. Вторая - переход к адаптивному целеуказанию, приводящий к значительному "обострению" корреляционных пиков и повышению устойчивости метода к шумам. Приводятся результаты экспериментального исследования традиционного и модифицированного методов.
Бесплатно
Статья научная
Представлены некоторые результаты, касающиеся механизма, особенностей и практических возможностей предложенного авторами прямого метода формирования изображения в некоторых позитивных резистах непосредственно в процессе экспонирования электронным лучом в вакууме. На примере резиста из полиметилметакрилата показано, в частности, что этот метод удобен для получения микро- и наноструктур со скруглённым профилем сечения, а также для получения пространственных 3D-структур с хорошей точностью вертикальных размеров изображения и низкой шероховатостью поверхности. Представленные данные в целом, по мнения авторов, указывают на потенциальные прикладные возможности предлагаемого метода, в частности, для изготовления дифракционных оптических элементов.
Бесплатно
Некоторые типы гипергеометрических лазерных пучков для оптического микроманипулирования
Статья научная
Получены явные аналитические выражения, описывающие параксиальные световые пучки, являющиеся частными случаями гипергеометрических (HyG) лазерных пучков [J.Opt.Soc.Am.A, v.25, p.262-270 (2008)]. К ним относятся модифицированные квадратичные Бессель-Гаусс (mQBG) пучки, полые гауссовые оптические вихри (HGOV), модифицированные элегантные Лагерра-Гаусса пучки (meLG) и гамма-гипергеометрические (γHyG) пучки. По технологии электронной микролитографии синтезирован бинарный дифракционный оптический элемент, приближенно формирующий HyG пучки. Теория и эксперимент находятся в удовлетворительном соответствии. Экспериментально показана возможность вращения диэлектрических микрочастиц в световом кольце HyG пучка.
Бесплатно
Нелинейная модуляция импульсов и пучков СВЧ радиоволн
Статья научная
Показана возможность управляемой модуляции СВЧ радиоволн в результате отражения волн от поверхности полупроводника n-типа с периодически меняющейся температурой носителей. Рассматривается нагрев носителей внешним электрическим полем и обсуждаются случаи модуляции амплитуды и поляризации волн, проходящих через пластинку полупроводника. Отмечена роль внешнего магнитного поля в формировании поляризационной структуры излучения.
Бесплатно
