IPRI - www.ipri.kiev.ua -  IPRI - www.ipri.kiev.ua -
Раздел [RUS]
Регистрация, хранение и обраб. данных. — 2009. — Т. 11, № 1.
[UKR]
Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2009. — Т. 11, № 1.
[ENG]
Data Rec., Storage & Processing. — 2009. — Vol. 11, N 1.
Страницы 11-19
PDF, full text
Заглавие [RUS]
Фильтрация ложных соответствий дескрипторов ключевых точек на основе анализа геометрических данных
[UKR]
Фільтрація хибних відповідностей дескрипторів ключових точок на основі аналізу геометричних даних
[ENG]
False Conformity Filtration of Key Points Descriptors on the Basis of Geometrical Data Analysis
Авторы [RUS]
В. А. Гороховатский
[UKR]
Гороховатський В.О.
[ENG]
Gorohovatsky V.A.
Kiev, Ukraine
Аннотация [RUS]
Рассмотрены вопросы усовершенствования структурных подходов при анализе данных в системах компьютерного зрения. Исследованы методы фильтрации на основе пространственной информации как путь устранения ложных признаков. Проведена формализация задачи, предложены подходы для кластеризации в пространстве геометрических преобразований, обсуждаются результаты компьютерного моделирования.
[UKR]
Розглянуто питання удосконалення структурних підходів при аналізі даних у системах комп’ютерного зору. Досліджено методи фільтрації на основі просторової інформації як шляху усунення хибних ознак. Проведено формалізацію задачі, запропоновано підходи до кластеризації у просторі геометричних перетворень, обговорено результати комп’ютерного моделювання. Іл.: 2. Бібліогр.: 10 найм.
[ENG]
Questions of structural approaches improvement at the data analysis in systems of computer vision are considered. Filtration methods on the basis of the spatial information as a way of false attributes elimination are investigated. Formalization of a problem is carried out, approaches for clusterisation in the space of geometrical transformations are suggested, results of computer modeling are discussed. Fig.: 2. Refs: 10 titles.
Ключевые слова [RUS]
компьютерное зрение, сопоставление визуальных объектов, ключевые точки, дескрипторы, соответствия, фильтрация, геометрические преобразования, кластеризация.
[UKR]
комп’ютерний зір, зіставлення візуальних об’єктів, ключові точки, дескриптори, відповідності, фільтрація, геометричні перетворення, кластеризація.
[ENG]
computer vision, visual objects comparison, key points, descriptors, conformity, filtration, geometrical transformations, clusterisation.
Ссылки 1. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман; пер. с англ.—М.: Бином, 2006.—752 с.
2. Lowe D.G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / D.G. Lowe // International Journal of Computer Vision. — 2004. — 60, N 2. — Р. 91–110.
3. Путятин Е.П. Распознавание изображений в пространстве инвариантных локальных признаков / Е.П. Путятин, В.А. Гороховатский, С.В. Кузьмин // Радиоэлектроника и информатика. —2006.— № 1(32). — С. 69–73.
4. Гороховатский В.А. Иерархия пространственных отношений структурных признаков в задачах сопоставления визуальных объектов / В.А. Гороховатский // Системи управління, навігації та зв’язку. — К.: Центральний наук.-досл. інститут навігації і управління, 2008. — Вип. 3(7). — С. 85–89.
5. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ. изд. / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; под ред. С.А. Айвазяна. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.
6. Гороховатский В.А. Структурное распознавание изображений на основе моделей голосования признаков характерных точек / В.А. Гороховатский, Е.П. Путятин // Реєстрація, зберігання і оброб. даних.—2008.—Т. 10, № 4.—С. 75–85.
7. Duda R.O. Pattern Сlassification / R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork. — 2 ed. — Wiley, 2000. —738 p.
8. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мендель. — М.: Финансы и статистика, 1988. —176 с.
9. Путятін Є.П. Методи та алгоритми комп’ютерного зору: навч. посіб. / Є.П. Путятін, В.О. Гороховатський, О.О. Матат. — Харків: ТОВ «Компанія СМІТ», 2006. — 236 с.
10. http://www1.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-20.php
Файлы 2009-1-2.pdf