| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
30 | 10 | 2020
10.14489/vkit.2014.06.pp.003-008

DOI: 10.14489/vkit.2014.06.pp.003-008

Ишутин А. А.
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАЗБИЕНИЯ АНАЛИЗИРУЕМОГО ФРАГМЕНТА НА КАЧЕСТВО И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ
(с. 3-8)

Аннотация. Рассмотрена проблема выбора значений параметров разбиения анализируемого фрагмента (АФ) при формировании вектора признаков в алгоритме распознавания, использующем ковариационные матрицы признаков. Получены зависимости показателей качества распознавания и вычислительной эффективности алгоритма от параметров разбиения АФ для рассмотренного множества полутоновых оптико-электронных изображений видимого диапазона.

Ключевые слова: алгоритм распознавания; параметры разбиения; объект поиска; анализируемый фрагмент; показатели качества.

 

Ishutin A. A.
RESEARCH ON INFLUENCE OF ANALYZED SUBIMAGE PARTITIONING PARAMETERS’ VALUES ON QUALITY AND NUMERICAL EFFICIENCY OF AUTOMATIC OBJECT RECOGNITION
(pp. 3-8)

Abstract. The article examines selection of values for analyzed subimage partitioning parameters in the process of forming a feature vector for a subimage in an automatic recognition algorithm based on features covariation matrices. The algorithm performs recognition through multiclass detection using a multistage sliding window search inside the input image. At early recognition stages the majority of subimages are efficiently excluded from search using some simple heuristics on base gradient features and elements of a covariation matrix built for a set of simple gradient features of the whole subimage. At the final stage of recognition every candidate subimage is partitioned into smaller subimages using a lower level sliding window. Feature covariation matrices built for all such smaller subimages then are used to form a feature vector for the analyzed candidate subimage. Size and step of the lower level sliding window used – subimage partitioning parameters – determine the feature vector length and thus are of great importance for overall recognition performance and numerical efficiency of the algorithm. Dependencies of recognition quality and numerical efficiency parameters from the above mentioned analyzed parameters are built for the considered sets of optoelectronic grayscale images of visible band. The rational ranges for the analyzed parameters are determined such that maximize recognition quality parameters and allow to fulfil frame processing speed requirements.

Keywords: Recognition algorithm; Partitioning parameters; Object of search; Analyzed subimage; Quality parameters.

Рус

А. А. Ишутин (ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Москва) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

A. A. Ishutin (State Research Institute of Aviation Systems State Scientific Center of Russian Federation, Mos-cow) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Алгоритм распознавания объектов на оптико-электронных изображениях наземных сцен, основанный на оценке ковариационных матриц градиентных функ-ций поля яркости / Г. Г. Себряков и др. // Вестник ком-пьютерных и информационных технологий. 2013. № 7. С. 14 – 19.
2. Tuzel O., Porikli F., Meer P. Region Сovariance: A Fast Descriptor for Detection and Classification // 9th European Conf. on Computer Vision. Graz. Austria. 2006. V. 2. P. 589 – 600.

Eng

1. Sebryakov G.G., Soshnikov V.N., Kikin I.S., Ishutin A.A. (2013). Algorithm for automatic recognition of ground objects in optoelectronic images based on evaluation of fea-ture covariance matrices built for image gradient func-tions. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (7), pp. 14-19.
2. Tuzel O., Porikli F., Meer P. (2006). Region Covar-iance: A Fast Descriptor for Detection and Classification. 9th European Conf. on Computer Vision. Graz. Austria. Vol. 2, pp. 589 – 600.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 250 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2014.06.pp.003-008}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 250 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2014.06.pp.003-008}

 

 

 

 

 

.

.

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования