<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">inform</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Информатика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Informatics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1816-0301</issn><issn pub-type="epub">2617-6963</issn><publisher><publisher-name>UIIP NASB</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">inform-760</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>SIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITION</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ С ПОМОЩЬЮ СРАВНЕНИЯ ИХ ОСРЕДНЕННЫХ ПРОЕКЦИЙ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title></trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Гоман</surname><given-names>М. А.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Залесский</surname><given-names>Б. А.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff xml:lang="ru" id="aff-1"><institution>Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси</institution><country>Belarus</country></aff><pub-date pub-type="collection"><year>2005</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>17</day><month>01</month><year>2019</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2(6)</issue><fpage>71</fpage><lpage>78</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Гоман М.А., Залесский Б.А., 2019</copyright-statement><copyright-year>2019</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Гоман М.А., Залесский Б.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Гоман М.А., Залесский Б.А.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://inf.grid.by/jour/article/view/760">https://inf.grid.by/jour/article/view/760</self-uri><abstract><p>Предлагаются методы и алгоритмы распознавания 2D-изображений на основе сравнения их осредненных проекций. Алгоритмы позволяют достаточно быстро оценивать близость изображений, в том числе и частично наблюдаемых, что дает возможность использовать их для распознавания движущихся объектов на видеопоследовательностях, а также осуществлять поиск изображений в базах данных. Для ускорения сравнения осредненных проекций используется приближение в равномерной метрике функций ломаными. Сравнение ломаных производится с помощью несложного комбинаторного метода нахождения в числовой последовательности упорядоченной подпоследовательности максимальной длины. Это позволяет существенно уменьшить число операций, требуемых для распознавания.</p></abstract></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Некоторые подходы к организации содержательного поиска изображений и видеоинформации / Н.С. Байгарова, Ю.А. Бухштаб, Н.Н. Евтеева, Д.А. Корягин – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2002.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Некоторые подходы к организации содержательного поиска изображений и видеоинформации / Н.С. Байгарова, Ю.А. Бухштаб, Н.Н. Евтеева, Д.А. Корягин – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2002.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Efficient color histogram indexing for quadratic form distance functions / J. Hafner et al. // IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence. – 1995. – V. 17. – № 7. – P. 729–736.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Efficient color histogram indexing for quadratic form distance functions / J. Hafner et al. // IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence. – 1995. – V. 17. – № 7. – P. 729–736.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Gevers T., Smeulders A. PicToSeek: combining color and shape invariant features for image retrieval // IEEE Transactions on image processing. – 2000. – V. 9. – P. 102–119.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gevers T., Smeulders A. PicToSeek: combining color and shape invariant features for image retrieval // IEEE Transactions on image processing. – 2000. – V. 9. – P. 102–119.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Isard M., Blake A. Visual tracking by stochastic propagation of conditional density // Proc. 4th European conference on computer vision. – 1996. – P. 343–356.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Isard M., Blake A. Visual tracking by stochastic propagation of conditional density // Proc. 4th European conference on computer vision. – 1996. – P. 343–356.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мурашко Н.И. Особенности обработки полутоновых изображений в компьютерных системах наблюдения // Информатика. – 2004. – № 2. – С. 57–68.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Мурашко Н.И. Особенности обработки полутоновых изображений в компьютерных системах наблюдения // Информатика. – 2004. – № 2. – С. 57–68.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Isard M., Blake A. Condensation – conditional density propagation for visual tracking // International journal of computer vision. – 1998. – № 28(1). – P. 5–28.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Isard M., Blake A. Condensation – conditional density propagation for visual tracking // International journal of computer vision. – 1998. – № 28(1). – P. 5–28.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Байгарова Н.С., Бухштаб Ю.А., Горный А.А. Методы индексирования и поиска визуальных данных. – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. – № 7, 2000.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Байгарова Н.С., Бухштаб Ю.А., Горный А.А. Методы индексирования и поиска визуальных данных. – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. – № 7, 2000.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Schiele B., Crowley J. Object recognition using multidimensional receptive field histo-grams // ECCV'96. – 1996. – V. 1. – P. 610–619.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Schiele B., Crowley J. Object recognition using multidimensional receptive field histo-grams // ECCV'96. – 1996. – V. 1. – P. 610–619.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Image indexing using color correlograms / J. Huang et al. // Proc. IEEE computer vision and pattern recognition. – 1997. – P. 762–768.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Image indexing using color correlograms / J. Huang et al. // Proc. IEEE computer vision and pattern recognition. – 1997. – P. 762–768.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mlsna P., Rodriguez J. Explosion of multidimensional image histograms // ICIP'94. – 1994. – V. 3.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mlsna P., Rodriguez J. Explosion of multidimensional image histograms // ICIP'94. – 1994. – V. 3.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Smith. J., Chang S. Single color extraction and image query // www.ctr.columbia.edu/ ~jrsmith/html/pubs/ICIP-95-2/single_1.html</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Smith. J., Chang S. Single color extraction and image query // www.ctr.columbia.edu/ ~jrsmith/html/pubs/ICIP-95-2/single_1.html</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
