The article considers the problem of image recognition in computer vision systems. The results of the development of the method for image classification, using a structural approach, are presented. The classification method is based on calculating the values of statistical distributions for the set of description descriptors. The distribution vector for a fixed set of classes is based on the calculation of the degree of similarity with the integral characteristics for the descriptions of the etalon base. Two options for constructing the classifier on the principles of objectetalon and object descriptoretalon, which differ in the degree of integration of the solution, are proposed. The median for the set of vectors describing the etalon is used as the aggregate characteristic of the etalon descriptions. The experimental evaluation of the effectiveness of the developed classifiers in terms of verification of performance and evaluation of the probability of correct classification according to the results of processing of applied images based on three etalons are carried out. The values of precision and completeness indicators for the method object descriptoretalon, which has demonstrated the significant advantage over the integrated approach, are given. At the same time, both proposed in the experiment methods classify the set of etalons without error. The methods of mathematical statistics, intellectual data analysis, image recognition, the apparatus for calculating the relevance of the system of the features, as well as simulation modelling, are used in this research. Based on the study and the experiment, it was found that the processing time of the images for the developed method is approximately 7 times less than for the traditional method, without reducing the accuracy. The perspective of further research is to study the interference immunity of the developed methods and evaluate their applied effectiveness for three-dimensional image collections.
Предметом досліджень є моделі для класифікації зображень у просторі описів як множини дескрипторів ключових точок при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є розвинення структурного методу класифікації шляхом впровадження логічного оброблення даних із використанням ймовірнісного розподілу у вигляді статистичного центру. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей для обчислення релевантності описів зображень із використанням логічного аналізу, вивчення властивостей, варіантів застосування, значень параметрів моделей, оцінювання результативності за наслідками оброблення експериментальної бази зображень. Застосовуваними методами є: детектор BRISK для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, математична статистика, засоби визначення релевантності для множин даних, програмне моделювання. Отримані результати: ефективність способу класифікації на основі логічного аналізу з використанням статистичних центрів залежить від відстаней між центрами еталонів бази. Застосування логічного аналізу спрощує оброблення і підвищує швидкодію класифікації. Найкращі результати щодо класифікації окремих дескрипторів показав підхід з використанням уточнених центрів. Використання концентрованої частки даних опису дає можливість ретельніше зосередитися на його відмінностях з іншими описами. Висновки. Наукова новизна – удосконалення методу класифікації зображень на основі впровадження логічного аналізу на підставі статистичного центру опису, що дає можливість модифікувати склад опису зі збереженням властивостей об’єктів в аспекті результативної класифікації. Практична значущість роботи полягає у досягненні прийнятого рівня ефективності класифікації за визначеною моделлю релевантності, підтвердженні працездатності запропонованих модифікацій оброблення даних на прикладах зображень, розробленні програмних моделей для впровадження описаних методів класифікації у системах комп’ютерного зору.
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.