Основи побудови структурно-ієрархічних методів розпізнавання при впливі фону і локальних перешкод. Модель локально-просторової подібності при зіставленні структурних описів на підставі голосування. Ієрархічний метод розпізнавання в умовах складного фону.
Аннотация к работе
Харківський національний університет радіоелектроніки СТРУКТУРНО-ІЄРАРХІЧНІ Методи аналізу та РОЗПІЗНАВАННЯ зображень в умовах впливу просторових завадРобота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України. Науковий консультант: доктор технічних наук, професор Путятін Євгеній Петрович, завідувач кафедри інформатики Харківського національного університету радіоелектроніки (м. Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор Захист відбудеться «01» червня 2010 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м.Побудова структурно-ієрархічних методів розпізнавання на основі голосування - один з найперспективніших шляхів оцінки міри еквівалентності множин характерних ознак (ХО) зображень, оскільки вони є одночасно простими при реалізації та задовольняють умови семантичної достатності для широкого класу обєктів розпізнавання і забезпечують стійкі рішення при невизначеності. Роботу виконано на кафедрі інформатики відповідно до плану науково-дослідних робіт Харківського національного університету радіоелектроніки в межах тем: № ДР 0194U038440 «Обробка складних сигналів (зображень) в інформаційних системах», № ДР 0196U011359 «Розробка і дослідження теоретичних і прикладних аспектів синтезу й обробки рентгенографічних зображень у системах радіаційно-інтроскопічного аналізу», № ДР 0197U008892 «Методи обробки і технології розпізнавання зображень різної фізичної природи», №ДР 0104U004063 «Концептуальні підходи та методи інтелектуальної факторизації даних в умовах багатозначності», №ДР 0107U003029 «Дослідження та розробка методів і моделей інтерпретації даних у системах компютерного зору», №ДР 0108U009112 «Розробка математичних моделей інформаційних систем з великою нелінійністю», а також ряду договорів про науково-технічне співробітництво. Застосування структурно-ієрархічних методів забезпечує достатню достовірність розпізнавання і дає можливість здійснити оцінку параметрів відеообєктів в умовах невизначеності під впливом фонових і локальних викривлень. У результаті досліджень отримано такі нові основні наукові результати: 1) уперше запропоновано та теоретично обґрунтовано принцип побудови структурно-ієрархічних методів для розпізнавання відеообєктів шляхом оцінки локально-просторової подібності їх структурних описів у вигляді векторів або множин характерних ознак та їх комбінацій, що дає можливість з високою достовірністю здійснити розпізнавання в реальній обстановці зовнішнього середовища при впливі фону і локальних перешкод; У роботах, написаних у співавторстві, здобувачеві належать постановка завдання, обґрунтування рішення, а також: [2,3] - принцип оптимізації параметрів структурно-ієрархічних методів, вибір критеріїв для визначення оптимальних порогів; [4] - спосіб побудови функціоналів для паралельної нормалізації на основі багаторівневого подання; [6,41] - узагальнення, обґрунтування та дослідження завадостійкості структурно-ієрархічних методів до різних типів перешкод; [7,9,43] - формалізовано опис та побудову характерних ознак, досліджено їх властивості, застосовано статистичний аналіз для оцінки значущості та встановлення еквівалентності; [9,46] - узагальнення та обґрунтування моделей локально-просторових мір подібності на підставі голосування; [10] - структурні методи аналізу магнітограм; [13] - синтезовані модифікації, проведена класифікація ієрархічних кореляційних методів розпізнавання на основі голосування; [15] - набули розвитку моделі стиснення описів на основі побудови списку подібних дескрипторів; [18,30,31] - модель одновимірної інтегрально-диференційної узгодженої обробки при формуванні характерних ознак та метод розпізнавання обєктів в умовах складного фону; [19] - використання перетворення Уолша для визначення інваріантних характерних ознак; [20] - модель обчислення схожості для пірамідальної структури з використанням аналізу страт; [23,34,35] - принцип застосування статистичного та ієрархічного підходів при оцінці параметрів рухомих обєктів; [28,50] - розвинені моделі стиснення структурних описів, підтверджено скорочення часу обробки; [29] - обґрунтовано принципи побудови та оптимізації структурно-ієрархічних методів на прикладі методу часткових кореляцій; [37,44] - структурні моделі для ідентифікації обєктів та обчислення параметрів нормалізації; [38,51] - узагальнено моделі побудови мір подібності на основі голосування, проведено аналіз шляхів удосконалення структурно-ієрархічних методів; [39] - спосіб визначення міри подібності та параметрів перетворень на основі стратифікованого уявлення; [47] - удосконалено метод побудови і зіставлення ієрархії описів.(8) де - описи обєкту та еталонів, сформовані для фрагментів , - міра подібності на множині описів, а оптимізація проводиться на множині .