The problem of extraction of the image objects features by means of using the inverse filters (IF) is considered. The IF are formed by the inversion of the matrix composed of correlation vectors of a set of objects templates examples. The inversion is made with the help of singular value decomposition. Three approaches to regularization and its impact on IF recognition properties are also considered. There was defined the functional that specifies minimal mutual relations between functions of the filters to obtain optimal separation of the features. A training process is used in order to obtain filters with high recognition performance.
Вінницький національний технічний університет, Вінниця Анотація. Розроблено узагальнену математичну модель класифікації сегментів зображення у відповідності до методів їх компресії. Проаналізовано існуючі популярні методи компресії й обрано ті, які покривають більшу частину типів зображень. Розроблено критерії віднесення сегментів до того чи іншого методу стиснення на основі аналізу характерних особливостей цих методів з метою підвищення коефіцієнту стиснення вихідного зображення. Надано можливість встановлення порогового значення для оцінки відповідності тому чи іншому критерію. Запропоновано алгоритм стиснення зображень з врахуванням багатокритеріальної класифікації їх сегментів. Впроваджено паралельні обчислення з метою підвищення швидкодії роботи методу. Ключові слова: математична модель, зображення, класифікація зображень, стиснення зображень. Аннотация. Разработано обобщенную математическую модель классификации сегментов изображения в соответствии с методами их компрессии. Проанализировано существующие популярные методы компрессии и сделан выбор в пользу тех, которые покрывают большую часть типов изображений. Разработано критерии сопоставления сегментов тому или другому методу сжатия на основе анализа характерных особенностей этих методов с целью повышения коэффициента сжатия исходного изображения. Предоставлено возможность установки порогового значения для оценки соответсвия тому или другому критерию. Предложено алгоритм сжатия изображений с учетом многокритериальной классификации их сегментов. Внедрено параллельные вычисления с целью повышения быстродействия работы метода. Ключевые слова: математическая модель, изображение, классификация изображений, сжатие изображений. Abstract. The generalized mathematical model of image segment classification according to the methods of compression has been developed. The existing popular methods of compression have been analyzed and those methods that cover most of the types of images have been selected. The criteria of segments referring to the compression methods by analyzing the characteristics of these methods in order to increase the compression ratio of the original image have been developed. The possibility of establishing a threshold for assessing compliance with a given criterion has been provided. The algorithm of image compression considering the multicriterion classification of their segments has been proposed. It was necessary to use parallel computations in order to improve the performance of the method.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.