Preview

Информатика

Расширенный поиск

РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ С ПОМОЩЬЮ СРАВНЕНИЯ ИХ ОСРЕДНЕННЫХ ПРОЕКЦИЙ

Аннотация

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.

Об авторах

М. А. Гоман
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Б. А. Залесский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Isard M., Blake A. Visual tracking by stochastic propagation of conditional density // Proc. 4th European conference on computer vision. – 1996. – P. 343–356.

5. Мурашко Н.И. Особенности обработки полутоновых изображений в компьютерных системах наблюдения // Информатика. – 2004. – № 2. – С. 57–68.

6. Isard M., Blake A. Condensation – conditional density propagation for visual tracking // International journal of computer vision. – 1998. – № 28(1). – P. 5–28.

7. Байгарова Н.С., Бухштаб Ю.А., Горный А.А. Методы индексирования и поиска визуальных данных. – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша РАН. – № 7, 2000.

8. Schiele B., Crowley J. Object recognition using multidimensional receptive field histo-grams // ECCV'96. – 1996. – V. 1. – P. 610–619.

9. Image indexing using color correlograms / J. Huang et al. // Proc. IEEE computer vision and pattern recognition. – 1997. – P. 762–768.

10. Mlsna P., Rodriguez J. Explosion of multidimensional image histograms // ICIP'94. – 1994. – V. 3.

11. Smith. J., Chang S. Single color extraction and image query // www.ctr.columbia.edu/ ~jrsmith/html/pubs/ICIP-95-2/single_1.html


Рецензия

Для цитирования:


Гоман М.А., Залесский Б.А. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ С ПОМОЩЬЮ СРАВНЕНИЯ ИХ ОСРЕДНЕННЫХ ПРОЕКЦИЙ. Информатика. 2005;(2(6)):71-78.

Просмотров: 470


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


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)