Полякова, Т. В.2016-06-232016-06-232013Полякова Т. В. Класифікація зображень на основі ознакових просторових структур : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Т. В. Полякова ; МОН України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків : ХНУРЕ, 2013. – 20 с.http://openarchive.nure.ua/handle/document/1173Дисертацію присвячено розробленню та дослідженню методів класифікації зображень на основі описів у вигляді множин характерних ознак в умовах дії геометричних перетворень і просторових перешкод. Синтезовано метод зіставлення описів зображень на основі побудови моделей інваріантних ознакових структур із застосуванням принципу голосування. Розроблено модель побудови опису об'єктів шляхом застосування просторових структур з урахуванням контексту і просторових властивостей елементів опису та подальшим стисненням отриманої множини структур. Набули подальшого розвитку гібридні моделі класифікації зображень із застосуванням багатостороннього аналізу структурних різнотипних ознак у вигляді множини значень дескрипторів та інваріантних ознак, побудованих на основі їх координат. Удосконалено модель обчислення подібності описів з використанням принципу формування оптимальних групових відповідностей їх елементів шляхом встановлення максимального паросполучення між елементами описів, яка відрізняється від відомих моделей принципом встановлення взаємно-однозначних відповідностей ознак і забезпечує мінімум критерію сумарної відстані між множинами елементів опису об'єкта і еталону. Dissertation is devoted to research and development of methods for image classification based on descriptions in the form of a set of characteristic features in times of geometric transformations and spatial interference. Synthesized by the method of comparing the descriptions of images based on modeling the feature invariant structures using the principle of voting. Was developed a model for the description of the construction of objects through the use of spatial structures, taking into account the context and the spatial properties of the elements of description and the subsequent contraction of the resulting set of structures. Further developed a hybrid model of image classification using a comprehensive analysis of different types of structural features in the form of a set of values of descriptors and invariant attributes that are based on their coordinates. Was improved a model of computing similarities of descriptions using the principle of the optimal group matches of their elements by setting the maximum matching between the elements of description that is different from the known models of the principle of establishing a one-to-one correspondences features and provides a minimum criterion of the total distance between the sets of elements of the description of the object and a reference.ukкласифікація зображеньструктурний описгеометричні інваріантні ознакиознакові просторові структуригеометричні перетворенняпринцип голосуваннякритерій класифікаціїмодель подібностідостовірність класифікаціїimage classificationstructural descriptiongeometrical invariant featuresfeature spatial structuresgeometric transformationscriterion of classificationvotingmodel of similarityreliability of classificationOther