Отрывок: 6. Результаты вложения графов, изображенных на рис. 5, в векторное пространство: вершинами графа являются все особенности изображения (а); вершинами графа являются центры масс сегментов особенностей (б) Было выполнено тестирование разработанного ал- горитма на изображениях лиц из базы данных MIT- CBCL. В данном случае диапазон кивка, наклона и поворота головы составлял от 0 до 90°. При тестиро- вании алгоритма...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЗахаров, А.А.-
dc.contributor.authorБаринов, А.Е.-
dc.contributor.authorЖизняков, А.Л.-
dc.contributor.authorТитов, В.С.-
dc.date.accessioned2018-05-07 12:02:58-
dc.date.available2018-05-07 12:02:58-
dc.date.issued2018-
dc.identifierDspace\SGAU\20180504\68906ru
dc.identifier.citationЗахаров, А.А. Поиск объектов на изображениях с использованием структурного дескриптора на основе графов / А.А. Захаров, А.Е. Баринов, А.Л. Жизняков, В.С. Титов // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 2. – С. 283-290.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-2-283-290-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Poisk-obektov-na-izobrazheniyah-s-ispolzovaniem-strukturnogo-deskriptora-na-osnove-grafov-68906-
dc.description.abstractВ работе рассматривается разработка структурного дескриптора для поиска объектов на изображениях. Дескриптор построен на основе графа, вершинами которого являются центры масс сегментов особенностей. Для вложения графа в векторное пространство используется преобразование Юнга–Хаусхолдера. Предложенный способ вложения графа в векторное пространство базируется на методах дифференциальной геометрии. Для описания связи между точками используются составные кривые. Граф изображения описывается матрицей параметров кривизны. С помощью метрики Хаусдорфа вычисляется матрица расстояний для графов объекта-кандидата и объекта-эталона. Для представления результатов используется метод многомерного шкалирования. Для исследования разработанного подхода были использованы изображения тестовых объектов и изображения лиц людей. При обнаружении головы человека на изображениях сравнение разработанного дескриптора осуществлялось с методом Виолы–Джонса. Достоинством разработанного подхода является инвариантность к повороту изображения на плоскости при поиске объектов. Также дескриптор позволяет обнаруживать объекты с углом поворота в пространстве до 50 градусов. Использование центров масс сегментов особенностей в качестве вершин графа значительно повышает устойчивость подхода при изменении ракурса съемки по сравнению с подходом, в котором вершинами графа являются особые точки изображения.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при финансовой поддержке государственного задания Минобрнауки России (проект № 2.1950.2017/ПЧ), РФФИ (проект № 16-37-00235).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университет имении академика С.П. Королеваru
dc.relation.ispartofseries42/2;-
dc.subjectанализ изображенийru
dc.subjectпоиск объектовru
dc.subjectструктурный дескрипторru
dc.subjectвложение графовru
dc.subjectкомпьютерное зрениеru
dc.titleПоиск объектов на изображениях с использованием структурного дескриптора на основе графовru
dc.title.alternativeObject detection in images with a structural descriptor based on graphsru
dc.typeArticleru
dc.textpart6. Результаты вложения графов, изображенных на рис. 5, в векторное пространство: вершинами графа являются все особенности изображения (а); вершинами графа являются центры масс сегментов особенностей (б) Было выполнено тестирование разработанного ал- горитма на изображениях лиц из базы данных MIT- CBCL. В данном случае диапазон кивка, наклона и поворота головы составлял от 0 до 90°. При тестиро- вании алгоритма...-
dc.classindex.scsti28.23.15.-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
420214.pdfОсновная статья886.12 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.