IPRI - www.ipri.kiev.ua -  IPRI - www.ipri.kiev.ua -
Раздел [RUS]
Регистрация, хранение и обраб. данных. — 2009. — Т. 11, № 3.
[UKR]
Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2009. — Т. 11, № 3.
[ENG]
Data Rec., Storage & Processing. — 2009. — Vol. 11, N 3.
Страницы 26-33
PDF, full text
Заглавие [RUS]
Иерархические меры в структурном распознавании изображений с применением сжатия описаний
[UKR]
Ієрархічні міри в структурному розпізнаванні зображень із використанням стиску описів
[ENG]
Hierarchical Measures in Structural Image Recognition Using Descriptions Compression
Авторы [RUS]
В. А. Гороховатский, Р. В. Гребинник
[UKR]
Гороховатський В.О., Гребінник Р.В.
[ENG]
Gorohovatsky V.A., Grebinnyk R.V.
Kiev, Ukraine
Аннотация [RUS]
Рассмотрены вопросы обработки информации в интеллектуальных системах компьютерного зрения. С целью повышения быстродействия распознавания предложена иерархическая мера для сопоставления структурных описаний, включающая этап фильтрации множеств признаков. Обсуждены результаты компьютерного моделирования.
[UKR]
Розглянуто питання обробки інформації в інтелектуальних системах комп’ютерного зору. З метою підвищення швидкодії розпізнавання пропонується ієрархічна міра для зіставлення структурних описів, яка включає етап фільтрації множин ознак. Обговорено результати комп’ютерного моделювання. Табл. 1. Іл.:1. Бібліогр. 9 найм.
[ENG]
Questions of information processing in intellectual systems of computer vision are examined. With the purpose of speed recognition increasing the hierarchical measure for comparison of the structural descriptions, including a stage of sets attributes filtration is suggested. Results of computer modelling are discussed. Tabl.: 1. Fig.: 1. Refs: 9 titles.
Ключевые слова [RUS]
компьютерное зрение, распознавание изображений, характерные признаки, дескрипторы, иерархическая обработка, фильтрация, быстродействие, помехозащищенность.
[UKR]
комп’ютерний зір, розпізнавання зображень, характерні ознаки, дескриптори, ієрархічна обробка, фільтрація, швидкодія, завадостійкість.
[ENG]
computer vision, image recognition, characteristic attributes, descriptors, hierarchical processing, filtration, speed, noise immunity.
Ссылки 1. 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.
2. Баклицкий В.К. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах наигации / В.К. Баклицкий, А.М. Бочкарев, М.П. Мусьяков.—М.: Радио и связь, 1986.—216 с.
3. Методы компьютерной обработки изображений; [под ред. В.А. Сойфера]. — М.: Физматлит, 2003. —784 с.
4. Гороховатский В.А. Иерархия пространственных отношений структурных признаков в задачах сопоставления визуальных объектов / В.А. Гороховатский // Системи управління, навігації та зв’язку: зб. наук. пр. — К.: ЦНДІ навігації і управління, 2008.— Вип. 3(7).— С. 85–89.
5. Гороховатський В.О. Дослідження завадостійкості методів зіставлення множин структурних елементів / В.О. Гороховатський, Р.В. Гребінник // Штучний інтелект. Інтелектуальні системи (ШІ-2008): 9-та Міжн. наук.-техн. конф. — Донецьк–Кацивелі, 22–27 верес. 2008 р. — Донецьк: ИПШІ «Наука і освіта». —Т. 1. — С. 301–305.
6. Гребинник Р.В. Двухэтапный поход к оценке сходства множеств визуальных компонент / О.В. Гороховатський, Р.В Гребинник // Радиоэлектроника и молодежь в ХХI веке: 13-й международный молодежный форум, 30 мар. – 1 апр. 2009 г.: Сб. материалов форума. — Харьков: ХНУРЭ. — 2009. — С. 338.
7. 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.
8. Srisuk S. Face authentication using the trace transform / S. Srisuk, M. Petrou, W. Kurutach, A. Kadyrov // Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). — 2003. —Vol. 1. —P. 305–312.
9. 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.
Файлы 2009-3-3.pdf