Отрывок: Наименьший объем вычислений требует МПГИ с СКМР, наибольший – КЭМ. Проведенный эксперимент с использованием компьютера с процессором AMD Athlon II X2 250 с частотой 3.00 ГГц при 512== LW , 256== lw и 200 реализациях дал среднее время работы КЭМ в пространственной области около 18 минут, в частотной области ...
Название : | Эффективность идентификации объектов на бинарных изображениях |
Другие названия : | Objects identification accuracy for binary images |
Авторы/Редакторы : | Ташлинский, А.Г. Магдеев, Р.Г. Tashlinskii, A.G. Magdeev, R.G. |
Ключевые слова : | digital images object identification stochastic gradient identification image recognition correlation extreme analysis contour analysis computational complexity false identification probability |
Дата публикации : | 2018 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Ташлинский А.Г. Эффективность идентификации объектов на бинарных изображениях / А.Г. Ташлинский, Р.Г. Магдеев // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.874-881 |
Аннотация : | Проведен сравнительный анализ корреляционно-экстремального метода, метода контурного анализа и метода псевдоградиентной идентификации при идентификации объектов на бинарном изображении для ситуации, когда возможные деформации идентифицируемого объекта по отношению к шаблону можно свести к модели подобия, то есть шаблон и изображение объекта могут отличаться масштабом, углом ориентации, сдвигом по базовым осям, а также аддитивным шумом. Идентификация объекта понимается как определение изображения объекта на исследуемом изображении с оцениванием его параметров. In this paper, a comparative analysis of the correlation-extreme method, the method of contour analysis and the method of stochastic gradient identification in the objects identification for a binary image is carried out. The results are obtained for a situation where possible deformations of an identified object with respect to a pattern can be reduced to a similarity model, that is, the pattern and the object may differ in scale, orientation angle, shift along the base axes, and additive noise. Identification of an object is understood as the recognition of an object on the image with its parameters estimation. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Effektivnost-identifikacii-obektov-na-binarnyh-izobrazheniyah-69107 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20180513\69107 Dspace\SGAU\20180516\69107 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper_120.pdf | Основная статья | 388.5 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.