Paper describes method for graphic and text image region classification. Construction of the narrative function characterizing areas of the image sub-elements is proposed. This function can be used for training and classification using support vector machines. Experimental analysis of the method’s quality showed that correct classification can be performed with probability greater than 0.94, it also allowed to identify scope and limitations of the method.

Внимание уделено разработке метода классификации графической и текстовой области изображения. Предложено построение описательной функции, характеризующей размеры объектов на изображении, которая может быть использована для обучения и классификации с помощью машины опорных векторов. Проведенные экспериментальные исследования качества работы метода показали возможность выполнять корректную классификацию с вероятностью более 0,94 и позволили выделить области применения и ограничения метода.

Увагу приділено розробці методу класифікації графічної та текстової області зображення. Запропоновано побудову описової функції, що характеризує розміри об'єктів на зображенні, яка може бути використана для навчання та класифікації за допомогою машини опорних векторів. Проведені експериментальні дослідження якості роботи методу показали можливість виконувати коректну класифікацію з імовірністю більше 0,94 та дозволили визначити області застосування й обмеження методу.

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