Интенсивное развитие и расширение прикладных возможностей современных систем компьютерного зрения требует углубленного исследования и создания более эффективных и универсальных методов обработки визуальной информации. Основные задачи связаны с исследованием и усовершенствованием информационных технологий распознавания в интегрированном пространстве признаков применительно к описаниям в виде множеств дескрипторов ключевых точек (SURF-признаков) изображений, а также необходимостью оценивания результативности распознавания на прикладных образцах. Цель работы - изучение возможности построения и оценивание эффективности применения моделей медианной обработки для осуществления структурного распознавания объектов на изображении в плане получения компрессионного представления данных в пространстве признаков прикладной базы изображений. Осуществлена трансформация пространства структурных признаков путем приведения его к векторному пространству в целях повышения быстродействия процесса распознавания. В качестве аппарата преобразования применена медианная обработка описаний с формированием конечного упорядоченного списка дескрипторов. Результат исследования - создание метода для формирования и вычисления релевантности описаний изображений в трансформированном пространстве признаков. За счет внедрения медианных характеристик обеспечивается векторное представление, значительно сокращается объем вычислительных затрат и улучшается быстродействие распознавания. Время распознавания в сравнении с традиционным подходом сокращается в сотни раз при сохранении необходимой эффективности. Проведено моделирование и экспериментальные исследования предложенного метода распознавания на тестовом множестве изображений, представленных описаниями SURF. Подтверждена результативность метода в плане быстродействия, получены сравнительные оценки качества распознавания для разнообразия вариантов обработки. Выводы: в проведенном исследовании систематизированы и получены перспективные свойства систем распознавания в пространстве структурных признаков изображений. Медианный анализ позволяет вскрыть новые закономерности в эталонной информации в целях эффективного по быстродействию распознавания без снижения показателя результативности. Научная новизна исследования состоит в синтезе метода структурного распознавания изображений путем применения медианного анализа для формирования сжатого векторного представления для множества дескрипторов в структурном описании изображения. Переход к векторно-списочному виду существенно повышает быстродействие распознавания за счет упрощения обработки. Практическая ценность работы - получение прикладных программных моделей для модификаций метода структурного распознавания и подтверждение результативности предложенной обработки в конкретных примерах баз изображений.

  Повний текст PDF - 638.616 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"