Минимизация размерности признакового пространства при распознавании полутоновых изображений со сложной структурой

признаковое пространство полутоновые изображения триплетные признаки стохастическая геометрия минимизация размерности

Формальные представления эволюционно-генетических преобразований, Моделирование импульсных магнитных полей магнитострикционных приборов сейсмобезопасности и уровня, ...

Н. Г. Федотов, Д. А. Мокшанина МИНИМИЗАЦИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СО СЛОЖНОЙ ТЕКСТУРОЙ1 Аннотация. <...> Рассмотрены два подхода к проблеме минимизации размерности признакового пространства. <...> Ключевые слова: полутоновые изображения со сложной текстурой, стохастическая геометрия, триплетный признак, минимизация размерности признакового пространства. <...> Введение В силу того что изображения со сложной текстурой содержат множество объектов, относящихся к различным видам, каждый из которых обладает своими собственными значимыми характеристиками, задача формирования признаков существенно усложняется. <...> Аппарат стохастической геометрии предлагает универсальный метод, позволяющий автоматически, без непосредственного участия эксперта, генерировать большое число признаков, являющихся математической абстрактной характеристикой изображения. <...> Эффективность аппарата стохастической геометрии была подтверждена в работах [1, 2]. <...> С позиции данного метода признаки изображений имеют структуру в виде композиции трех функционалов [1]: Π(F) = Θ P T (F l(ρ, θ)), <...> (1) где ρ, θ – нормальные координаты сканирующей прямой l(ρ, θ), с которыми связаны функционалы P и Θ соответственно; функционал T связан с параметром t, задающим точку на сканирующей прямой l(ρ, θ); F(х, у) – функция изображения на плоскости (х, у). <...> Таким образом, триплетные признаки сохраняют следы генезиса соответствующих областей математики, чем объясняется гибкость и интеллектуаль1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект 09-07-00089. <...> Информатика, вычислительная техника ность алгоритмов распознавания, базирующихся на триплетных признаках. <...> На каждой прямой выделяются однородные по яркости отрезки, характеристикой которых является некоторое действительное число (например, длина отрезка). <...> Таким образом, для всех возможных сканирующих прямых получим матрицу значений функционала Т, элемент <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт