Search academic texts

Information × Registration Number 2120U000807, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title INVESTIGATION OF THE EFFECTIVENESS OF DATA FEATURES DISTRIBUTION FOR IMAGE RELEVANCE ESTIMATION popup.author Gorokhovatskyi V.Zaporozhchenko A.Siryk Т.Tarasenko O.Gorokhovatskyi V.Zaporozhchenko A.Siryk T.Tarasenko O. popup.publication 26-02-2020 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1785 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Предметом досліджень статті є моделі ознак розподілів даних дескрипторів ключових точок для вирішення задач розпізнавання та класифікації візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є дослідження модифікації методу структурної класифікації на підставі зіставлення розподілів даних для фрагментів дескрипторного опису зображення. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для ефективного за швидкодією обчислення релевантності описів на підставі розподілів даних, вивчення властивостей цих моделей, оцінювання результативності у задачі класифікації зображень. Застосовані методи: детектор ORB для формування дескрипторів ключових точок, статистичний аналіз даних, методи побудови розподілів бітових даних, апарат метричного визначення релевантності, програмне моделювання. Отримані результати. Перехід від опису як множини дескрипторів до розподілів фрагментів, побудова та зіставлення розподілів забезпечують достатню результативність класифікації. Класифікація виконується у кілька разів швидше, ніж при використанні безпосередньо множини дескрипторів. Висновки. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу структурної класифікації зображень на основі впровадження блочної структури опису із використанням значень розподілу для фрагментів множини дескрипторів. Практична значущість – досягнення суттєвого рівня підвищення швидкодії при обчисленні релевантності для класифікації, підтвердження результативності запропонованого простору ознак на прикладах зображень, отримання прикладних програмних моделей для дослідження та впровадження методів класифікації у системах комп’ютерного зору popup.nrat_date 2026-04-19 Close