Н. Г. Федотов, С. В. Романов
ТРИПЛЕТНЫЕ ПРИЗНАКИ ЦВЕТНЫХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ (МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ
И ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ)1
Аннотация. <...> Рассматривается возможность применения триплетных признаков
распознавания для обработки цветных изображений. <...> Описаны подходы
к формированию триплетных признаков и алгоритм их вычисления. <...> Ключевые слова: триплетный признак распознавания, обработка изображений,
распознавание образов, параллельные вычисления. <...> Введение
На сегодня системы распознавания образов находят широкое применение в самых различных приложениях. <...> Большинство подходов к вычислению признаков распознавания изображений сформировалось достаточно давно, они были рассчитаны на работу
с бинарными изображениями. <...> Данное ограничение было во многом продиктовано техническими возможностями (низкие вычислительные мощности,
ограниченный объем памяти, сложность получения цветного цифрового
изображения). <...> Практически все современные средства получения цифрового
представления изображения обеспечивают возможность передачи цвета. <...> Одним из способов увеличения точности и надежности распознавания является анализ большего количества информации, формирование большего ко1
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 09-07-00089-а. <...> Следовательно, оценка цветовых характеристик объекта
может обеспечить более точную и надежную работу системы. <...> Рассмотрим традиционные подходы к распознаванию цветных изображений и сравним их с новым, основанным на применении триплетных признаков распознавания. <...> Традиционные подходы к распознаванию изображения
Традиционные алгоритмы распознавания изображений основываются
на вычислении признаков, характеризующих геометрические свойства объекта или его контура [1, 2]. <...> Для оценки геометрических характеристик объекта
удобнее всего использовать бинарное представление изображения. <...> Алгоритмы вычисления геометрических признаков распознавания не подразумевают расширения для эффективной <...>