Алгоритм виявлення варіативних ознак та прогнозування в контекстно-залежному розпізнаванні

M. P. Mukhina, I. V. Barkulova

Анотація


Запропоновано використання контекстно-залежної класифікації для задач розпізнавання. Початковою точкою в довільній класифікації було обрано класифікатор Байєса. Морфологічні ознаки такі як форма об’єкта, площа, ексцентриситет, розглянуті з точки зору контекстно-залежної класифікації. Як результат, отримано залежності, які можна використовувати для розпізнавання об’єкта, і далі апроксимоване аналітичне представлення може використовуватися разом з детекторами точок інтересу. Розроблено процедуру прогнозування варіативних ознак об’єкта.


Ключові слова


Розпізнавання об’єкта; контекстно-залежна класифікація; blob аналіз

Посилання


D. G. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant keypoints,” International Journal of Computer Vision, 60(2): pp. 91–100, 2004.

H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, “SURF: Speeded up robust features,” in Proceedings of the 9th European Conference on Computer Vision, 2006.

Berthold K. P Horn, Robot Vision. MIT Press, 1986.

Theodoridis S. Konstantinos Koutroumbas, Pattern recognition, Elsevier, 2003.


Повний текст: PDF

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


ISSN 1990-5548

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.