Search academic texts

Information × Registration Number 2116U005994, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title STRUCTURAL IDENTIFICATION OF IMAGE RECOGNITION BASED WITH MODELS OF INTELLECTUAL SELFORGANIZATION FEATURES popup.author Гороховатський В. О.Гороховатський О. В.Берестовський А. Е.Gorokhovatsky V. A.Gorokhovatskyi A.V.Berestovskyi A. E. popup.publication 27-10-2016 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/81241 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Статтю присвячено дослідженню проблеми розпізнавання зображень у комп’ютерному зорі на основі множини структурних SURF-ознак. У просторі структурних ознак виконано самоорганізацію з метою збільшення швидкодії процесу розпізнавання. В якості апарату для самоорганізації використано нейронну мережу Кохонена. Об’єктом дослідження є метод обчислення подібності описів і моделі інтелектуальної обробки у новому просторі ознак. Предметом дослідження є систематизація і групування множин структурних ознак візуальних об’єктів. Метою роботи є побудова методу структурного розпізнавання із застосуванням вхідних даних у вигляді множини кластерів структурних ознак, отриманих в результаті самоорганізації. Завданнями дослідження є вивчення особливостей і аналіз моделей для обчислення характеристик кластерів, побудова модифікованих заходів структурної подібності, експериментальне оцінювання якості розпізнавання для різних способів зіставлення описів у прикладній базі візуальних зразків. Запропоновано побудову методу розпізнавання зображень на основі еталонних описів у кластерному виді, а розпізнавання базується на класифікації структурних ознак об’єкта в просторі кластерів з подальшим обчисленням і оптимізацією подібності векторних описів. Проведено моделювання та експериментальні дослідження запропонованого методу розпізнавання на тестовій множині зображень із застосуваннямхарактерних ознак SURF. Підтверджено працездатність і ефективність методу в плані швидкодії, отримані оцінки якості розпізнавання для різноманіття варіантів оброблення. popup.nrat_date 2026-02-09 Close