Досліджено моделі ознак розподілів даних дескрипторів ключових точок для вирішення задач розпізнавання та класифікації візуальних об'єктів у системах комп'ютерного зору. Мета роботи - дослідження модифікації методу структурної класифікації на підставі зіставлення розподілів даних для фрагментів дескрипторного опису зображення. Розроблено математичні та програмні моделі для ефективного за швидкодією обчислення релевантності описів на підставі розподілів даних, вивчення властивостей цих моделей, оцінювання результативності у задачі класифікації зображень. Застосовано детектор ORB для формування дескрипторів ключових точок, статистичний аналіз даних, методи побудови розподілів бітових даних, апарат метричного визначення релевантності, програмне моделювання. Перехід від опису як множини дескрипторів до розподілів фрагментів, побудова та зіставлення розподілів забезпечують достатню результативність класифікації. Класифікація виконується у кілька разів швидше, ніж при використанні безпосередньо множини дескрипторів. Висновки: наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу структурної класифікації зображень на основі впровадження блочної структури опису із використанням значень розподілу для фрагментів множини дескрипторів. Практична значущість - досягнення суттєвого рівня підвищення швидкодії при обчисленні релевантності для класифікації, підтвердження результативності запропонованого простору ознак на прикладах зображень, одержання прикладних програмних моделей для дослідження та впровадження методів класифікації у системах комп'ютерного зору.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Гороховатський Володимир Олексійович (технічні науки)

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