Моделювання класифікатора зображень з використанням апарату випадкового хешування даних

Abstract

Об’єкт роботи – методи розпізнавання та класифікації зображень у системах комп’ютерного зору. Мета роботи – підвищення швидкодії методів розпізнавання зображень шляхом застосування випадкового хешування. Методи при виконанні роботи: комп’ютерний зір, лінійна алгебра, теорія ймовірностей, імітаційне моделювання, Монте-Карло. Отримані результати: розроблено результативну модель класифікатора зображень з використанням випадкового хешування. Доведено, що 16-бітний простір із методом інтеграції голосів прискорює пошук у 230 разів порівняно з лінійним пошуком. Впровадження еліптичного маскування усуває 70% фонових завад. Підтверджено високу точність розпізнавання в умовах впливу гаусівського шуму. Галузь застосування: системи екологічного моніторингу та швидкого пошуку в колекціях зображень.