Публікація: Дослідження системи ієрархічних ознак при блочному поданні опису у складі множини ключових точок зображення
Завантаження...
Дата
2019
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Предметом досліджень статті є ієрархічні моделі для встановлення ступеня релевантності описів зображень при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є розроблення модифікації методу структурного розпізнавання на підставі впровадження блокових моделей даних із інтегруванням ймовірнісних розподілів. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для ефективного за швидкодією ієрархічного оброблення даних при визначенні релевантності структурних описів, вивчення властивостей цих моделей, оцінювання результативності при обробленні зображень. Застосовуваними методами є: детектор ORB для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, методи побудови розподілів бітових даних, апарат метричного визначення релевантності, програмне моделювання. Отримані такі результати. Перехід від опису множин дескрипторів до розподілів фрагментів, побудова ієрархічних ознак забезпечують необхідну результативність розпізнавання. Оброблення та аналіз даних виконується у кілька разів швидше, ніж на підставі розподілів. Висновки. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу структурного розпізнавання зображень на основі впровадження блочної структури опису із використанням інтегрованих значень розподілу для фрагментів множини дескрипторів. Практична значущість – досягнення суттєвого рівня підвищення швидкодії при обчисленні релевантності, підтвердження результативності запропонованих ієрархічних ознак на прикладах зображень, отримання прикладних програмних моделей для дослідження та впровадження методів класифікації в системах комп’ютерного зору. The subjects of the paper are the hierarchical models for estimation of the image descriptions relevance when recognizing visual objects in computer vision systems. The goal is to modify an image structural recognition method based on the implementation of block data models with the integration of probability distributions. The tasks are: include the development of mathematical and software models of efficient hierarchical data processing for determining the relevance of structural descriptions, investigation of the properties of these models, evaluation of the effectiveness of image processing. The methods are used: an ORB detector to form the key point descriptors, data mining, methods for construction of the bit-data distribution, a method of metric relevance estimation, software modeling. The following results were obtained. The transition from the sets of descriptors to distributions of fragments, the construction of hierarchical features provide the necessary recognition performance. Data processing and analysis are performed several times faster compared to ones based on distributions. Conclusions. The contribution of the paper is the improvement of the structural image recognition method with the introduction of a block description structure using integrated distribution values for fragments of the set of key point descriptors. The practical significance of the paper is the achievement of an increase of image relevance calculation speed, confirmation of the effectiveness of hierarchical features using image examples, obtaining of an application software models for research and implementation of classification methods in computer vision systems
Опис
Ключові слова
структурні методи розпізнавання зображень, ключова точка, розподіл даних фрагменту, релевантність описів, детектор ORB
Бібліографічний опис
Гороховатський В. О. Дослідження системи ієрархічних ознак при блочному поданні опису у складі множини ключових точок зображення / В. О. Гороховатський, Д. О. Руденко, Т. О. Сірик // Системи управління, навігації та зв’язку. – 2019. – №2 (54). – C. 69–73. – doi: 10.26906/SUNZ.2019.1.003.