Инварианты в задачах распознавания графических образов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается задача анализа и выбора информативных признаков, являющихся яркостными и геометрическими инвариантами. Предложен аналитический обзор работ, в которых поднималась проблема построения инвариантов и решались практические задачи. В числе инвариантов к мультипликативным и аддитивным преобразованиям яркости рассмотрены коэффициент корреляции, нормализованная гистограмма, некоторые отношения особых отрезков линий и углы. Рассмотрены как простейшие геометрические, так и интегральные инварианты, устойчивые к аффинным преобразованиям, а также к преобразованиям растяжения. Среди всех геометрических инвариантов выделяются инварианты Hu, интерес к которым не ослабевает и в настоящее время. Поскольку в первоисточниках отсутствуют доказательства утверждений об инвариантности, то большое внимание уделяется проверке на некоторых моментах инвариантности к часто употребляемой операции поворота. Рассмотренные признаки можно использовать для решения задач распознавания графических образов, измерения расстояний, анализа сложных сцен. Предполагается, что в дальнейшем на основе яркостных и геометрических инвариантов будут решены задачи распознавания лиц человека. Статья предназначена для широкого круга аспирантов и инженеров, занимающихся задачами распознавания графических образов в различных приложениях.

Об авторах

- Нгуен Зуй Тхань

Российский университет дружбы народов

Email: nguyenduythanh1410@gmail.com
Кафедра информационных технологий

Список литературы

  1. Путятин Е. П., Аверин С. И. Обработка изображений в робототехнике // Машиностроение. - 1990. - Т. 320. - С. 1-320.
  2. Wong R. Y., Hall E. L. Scene Matching with Invariant Moments // Computer Graphics and Image Processing. - 1978. - Vol. 9, No 8. - Pp. 16-24.
  3. Шмидт А. А. Инвариантные методы в теории распознавания изображений // Дисс. на соиск. учен. степени к.ф.-м.н. - 1984. - Т. 164. - С. 1-164.
  4. Хачумов М. В. Расстояния, метрики и кластерный анализ // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2012. - Т. 9, № 1. - С. 81-89.
  5. Theodoridis S., Koutroumbas K. Pattern Recognition. - 2003.
  6. NTSC. - http://en.wikipedia.org/wiki/NTSC.
  7. Сойфер В. А. Методы компьютерной обработки изображений // Физматлит. - 2003.
  8. Самарина О. В., Славский В. В. Инварианты изображения относительно поворотов и растяжений // Вестник СамГУ. - Естественнонаучная серия. - 2007. - Т. 10, № 9/1(59). - С. 128-137.
  9. Peter J. O. Equivalence, Invariants, and Symmetry // Cambridge University Press. - 1995.
  10. Walker K. N., Cootes T. F., Taylor C. J. Locating Salient Facial Features Using Image Invariants. Medical Biophysics. - UK, 1998.
  11. Gouet M. V., Montesinos P., Pele D. Stereo Matching of Color Images Using Differential Invariants. - International Conference on Image Processing, 1999.
  12. Hu M. K. Visual Pattern Recognition by Moment Invariants // IRE Transactions on Information Theory. - 1962. - Vol. 8. - Pp. 179-187.
  13. Абрамов Н. С., Фраленко В. П. Определение расстояний на основе системы технического зрения и метода инвариантных моментов // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2012. - № 4. - С. 32-39.

© Нгуен Зуй Тхань -., 2016

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах