Метод распознавания типов объектов на изображении

Полный текст:


Аннотация

Предложен алгоритм статистического анализа изображений для выявления типов объектов. Исследование выполнено в контексте изображений лесного массива. Алгоритм позволяет в заданной области выявить регионы локализации некоторого множества типов объектов. Для каждого региона решается задача классификации, т.е. определяется тип объекта. При классификации используются методы регрессионного, кластерного, корреляционного анализа. Работоспособность и эффективность алгоритма проверена на примере в режиме имитационного моделирования.

Об авторах

V. Валерий Вилисов
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московской области «Технологический университет»
Россия


О. Н. Борисова
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московской области «Технологический университет»
Россия


Н. П. Мацнев
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московской области «Технологический университет»
Россия


Список литературы

1. Вапник, В. Н. Теория распознавания образов / В. Н. Вапник, А. Я. Червоненкис // М.: Наука. - 1974. - 416 с.

2. Вилисов, В. Я. Адаптивные модели исследования операций в экономике / В. Я. Вилисов // М.: Энит. - 2007. - 286 с.

3. Вилисов, В. Я. Анализ динамики обучения робота в условиях нестационарности критериев / В. Я. Вилисов // Информационно-технологический вестник. - 2014. - № 2. - С. 34-39.

4. Вилисов, В. Я. Анализ эффективности обучения робота в условиях целевой нестационарности / В. Я. Вилисов // Вибрационные технологии, мехатроника и управляемые машины. Сборник научных статей по материалам XI Международной научно-технической конференции: в 2 частях. - 2014. - Часть 2. - С. 282-287.

5. Гонсалес, Р. С. Цифровая обработка изображений / Р. С. Гонсалес, Р. Э. Вудс // М.: Техносфера. - 2005. - 1070 с.

6. Горелик, А. Л. Методы распознавания / А. Л. Горелик, В. А. Скрипкин // М.:Высшая школа. - 2004. - 260 с.

7. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт // М.:Мир. - 511 с.

8. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг // М.:Изд. дом «Вильямс». - 2007. - 1408 с.

9. Шапиро, Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман // М.:БИНОМ. Лаборатория знаний. - 2006. - 752 с.

10. Fukushima, K. Neocognitron for Handwritten Digit Recognition / K. Fukushima // Neurocomputing. - 2003. - № 51. - pp. 161-180.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Вилисов .В., Борисова О.Н., Мацнев Н.П. Метод распознавания типов объектов на изображении. Информационно-технологический вестник. 2016;7(1):47-55.

For citation: Vilisov V.Y., Borisova O.N., Matsnev N.P. . Informacionno-technologicheskij vestnik. 2016;7(1):47-55. (In Russ.)

Просмотров: 17

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2409-1650 (Print)