Ученые ГУАП исследовали различные изображения с предварительно заданными эталонными кадрами изображений равного размера. Для эталонного сигнала, также как для распознаваемого изображения, формировался вектор признаков, после чего идентифицировалось распознаваемое изображение путем сравнения его вектора признаков с векторами признаков каждого из эталонных изображений. Решение принималось по результатам вычисления разности векторов признаков.

Технический результат достигается за счет использования в качестве элементов векторов признаков, усредненных по координате масштаба амплитудных коэффициентов трехмерной матрицы. Матрица получена путем последовательной корреляции значений гистограмм распределения яркости по градациям уровней изображений с вейвлетами Хаара. С практической точки зрения результаты могут быть использованы при разработке научно-методического аппарата, позволяющего контролировать последствия различных техногенных катастроф, например, разливы нефтепродуктов в акваториях морей и океанови для других видов дистанционного зондирования.

— Было проведено порядка 200 экспериментов, в ходе которых распознаванию подвергались кадры видеоизображения, на которых были запечатлены различные части объекта (автомобиля) от 100% до 2% его общей площади. Установлено, что заявляемый способ устойчиво осуществляет распознавание, если на кадре видеоизображения запечатлено не менее 5-7% объекта при неизменной освещенности местности. Достоверность способа-прототипа для тех же условий, составила 7-8% и позволяют существенно повысить достоверность распознавания объектов, представленных на изображениях, — пояснила участница исследования, аспирантка Дина Васильева.

О разработке написали на сайте «Приоритет».

Комментариев пока нет.