Кафедри

Предметом досліджень статті є методи класифікації зображень за множиною дескрипторів ключових точок у системах комп’ютерного зору. Метою є підвищення продуктивності структурних методів класифікації шляхом впровадження індексованих хеш-структур на множині дескрипторів бази еталонних образів та узгодженого ланцюжкового поєднання кількох етапів аналізу даних у процесі класифікації. Застосовувані методи: детектор та де- скриптори BRISK, засоби хешування даних, методи пошуку в об’ємних масивах даних, метричний апарат визначення релевантності векторів, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено ефективний метод класифікації зображень на основі впровадження швидкісного пошуку із використанням індексованих хеш-структур, що прискорює обчислення в десятки разів; виграш у часі обчислень збільшується при зростанні числа еталонів та дескрипторів у описах; особливості класифікатора полягають у тому, що здійснюється не точний пошук, а із врахуванням допустимого відхилення даних від еталону; експериментально перевірена результативність класифікації, що вказує на працездатність та ефективність запропонованого методу. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у трансформованому просторі хеш-подання даних, підтвердження працездатності запропонованих модифікацій класифікаторів на прикладах зображень, розроблення прикладних програмних моделей для впровадження запропонованих методів класифікації у системах комп’ютерного зору.

Кафедри

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку