НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: Kolyuchkin_P.pdf (852.84Кб)

УДК 004.932	Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана

Рабочий словарь признаков включает наиболее информативные признаки объектов, подлежащих распознаванию. Целью работы является разработка метода формирования рабочего словаря признаков для алгоритмов распознавания на основе фурье-дескрипторов контуров изображений объектов.

Для решения поставленной задачи в работе использован метод максимизации функционала, представляющего собой отношение расстояния между классами к разбросу объектов внутри каждого из классов, представленных в признаковом пространстве, которое сформировано на основе фурье-дескрипторов.

Для проверки эффективности предложенного метода формирования рабочего словаря признаков проведены численные эксперименты. В экспериментах использованы две базы данных эталонных изображений из 10 и 13 эталонных изображений. Из этих изображений были сформированы тестовые изображения, полученные поворотом эталонных изображений, изменением масштаба, а также добавлением шума с нормальным законом распределения. Контуры изображений выделялись предложенным автором алгоритмом, в котором использован оператор Превитта, пороговая сегментация и морфологическая обработка. Исходный словарь признаков, полученный из фурье-дескрипторов, имел размерность 98. На основе максимизации функционала для обеих баз эталонных изображений были сформированы рабочие словари признаков, имеющие размерность, соответственно, 3 и 4. В процессе численных экспериментов произведена оценка частоты правильных решений о распознавании для исходного и рабочих словарей признаков эталонных баз изображений. Доказано, что алгоритм распознавания, в котором использованы сформированные рабочие словари признаков, обеспечивают большую эффективность автоматического распознавания объектов.

Известны публикации, в которых использован аналогичный метод для формирования рабочего словаря признаков в алгоритмах распознавания человека по изображению. Но отсутствуют публикации, посвящённые выбору словаря признаков для алгоритмов распознавания, основанных на анализе контуров изображений, которые могут быть использованы в системах технического зрения автоматизированных производственных линий.

Список литературы

1. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1984. 208 с.
2. Глумов Н.И., Мясников Е.В. Метод отбора информативных признаков на цифровых изображениях // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31, № 3. С. 73-76.
3. Кухарев Г.А. Биометрические системы: Методы и средства идентификации личности человека. СПб.: Политехника, 2001. 240с.
4. Колючкин В.Я, Нгуен К.М. Алгоритмы контурной сегментации и распознавания образов объектов систем технического зрения // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. №  04. DOI: 10.7463/0413.0548084
5. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.
6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
7. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB: пер. с англ. М.: Техносфера, 2006. 616 с.
8. Яне Б. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. М.: Техносфера, 2007. 584 с.