Структурное распознавание изображений с применением моделей интеллектуальной обработки и самоорганизации признаков

Гороховатский, В. А.; Гороховатский, А. В.; Берестовский, А. Е.

Исследованы проблемы распознавания изображений в компьютерном зрении на основе множества структурных SURF-признаков. В пространстве структурных признаков выполнена самоорганизация с целью увеличения быстродействия процесса распознавания. В качестве аппарата самоорганизации использована нейронная сеть Кохонена. Цель работы - построение метода структурного распознавания с применением входных данных в виде множества кластеров структурных признаков, полученных в результате самоорганизации. Задача исследования - изучение особенностей и анализ моделей для вычисления характеристик кластеров, построение модифицированных мер структурного подобия, экспериментальное оценивание качества распознавания для разных способов сопоставления описаний в прикладной базе визуальных образцов. Предложено построение метода распознавания изображений на основе эталонных описаний в кластерном виде, а распознавание базируется на классификации структурных признаков объекта в пространстве кластеров с дальнейшим вычислением и оптимизацией подобия векторных описаний. Проведено моделирование и экспериментальные исследования предложенного метода распознавания на тестовом множестве изображений с применением признаков SURF. Подтверждена работоспособность и эффективность метода в плане быстродействия, получены оценки качества распознавания для разнообразия вариантов обработки.


	Наукова періодика України		Радіоелектроніка, інформатика, управління