Актуальные проблемы современной науки, № 1, 2014 Хамухин А.В., кандидат технических наук, руководитель отдела ЗАО «ЭЛВИС-НеоТек» СИСТЕМА ТЕСТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ Разработка любого алгоритма распознавания и идентификации для компьютерного зрения начинается с создания набора изображений или видео, на котором можно будет протестировать разрабатываемый алгоритм. <...> Для обеспечения проверки качества работы требуется большой набор видеоматериала [1]. <...> Поскольку алгоритмы компьютерного зрения обычно являются составной частью целых комплексов систем видеонаблюдения, то для поддержания процессов разработки и тестирования данных комплексов требуется система хранения видеоинформации с особой архитектурой, в частности, требуется специальная база данных, которая содержит аннотацию тестового видеоматериала. <...> Оценка качества систем распознавания в компьютерном зрении может быть основана на проведении натурных испытаний: необходимо установить сравниваемые системы, например, систему подсчёта с помощью одной камеры и систему подсчёта с помощью стереокамер, в одном и том же месте, затем одновременно запустить эти системы и провести натурные испытания: например, записать в журнале, сколько человек прошло на самом деле, и каковы были результаты работы обоих систем. <...> Несмотря на концептуальную простоту, у подобных натурных испытаний есть серьёзные недостатки. <...> Во-первых, в качестве выходных параметров видеосистем при испытаниях мы должны получить не только вероятностную точность работы системы распознавания, например, в виде достоверности, но и получить доверительный интервал для этого показателя. <...> Если результат для одной системы 87%5%, а результат другой системы 91%5%, то однозначно судить о том, какая система лучше, нельзя. <...> Существует вероятность, что лучше именно та система, у которой результат 87%, а не та, у которой результат 91%, поскольку важное значение приобретает пересечение <...>