The Speed Calculating Increasing Method of the Markov Model Network Node

Abstract

Предметом досліджень є методи класифікації зображень за множиною дескрипторів ключових точок. Метою є підвищення продуктивності методів класифікації, зокрема, прискорення часових показників класифікації шляхом впровадження засобів хешування для подання еталонних даних. Методи, що застосовуються: детектор та дескриптори ORB, засоби хешування даних, методи пошуку в масивах даних, апарат визначення релевантності векторів на основі метрик, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено ефективний метод класифікації зображень на основі впровадження швидкісного пошуку із використанням хеш-структур, що прискорює обчислення в десятки разів; час класифікації для розглянутих експериментальних описів лінійно зростає зі зменшенням числа хеш-кошиків; вибір порогу для значення мінімуму метрики при встановленні класу для дескрипторів об’єкту суттєво впливає на точність класифікації; вибір такого порогу може бути оптимізовано для фіксованих баз зразків; експериментально досягнута точність класифікації вказує на працездатність та результативність запропонованого методу на підґрунті хешуванням даних. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у 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.