ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УДК 004.932 МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ВНЕСЕНИЯ ДЕФОРМИРУЮЩИХ ИСКАЖЕНИЙ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ А. В. <...> Акимов, М. А. Дрюченко, А. А. Сирота Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 12.02.2014 г. Аннотация. <...> Описаны алгоритмы внесения деформирующих искажений (ДИ) в решетчатые функции дискретных аргументов с использованием различных видов интерполяции, в том числе на основе применения радиально-базисных функций (РБФ). <...> Приведены результаты экспериментов по сравнению алгоритмов ДИ, использующих разные ее типы, а также по определению оптимальных параметров интерполяции, основанной на применении РБФ. <...> Показана конкурентоспособность последнего способа интерполяции при внесении деформирующих искажений в цифровые изображения. <...> The algorithms of imposing deformation on grid functions with discrete parameters using different kinds of interpolation including the one based on the usage of radial basis functions (RBF) are described. <...> The results of experiments of deformation algorithms comparison using different interpolation types and experiments aimed at determining optimal parameters of interpolation based on the usage of RBF, are described. <...> Одной из проблем при построении алгоритмов распознавания сигналов и изображений является формирование исходных обучающих данных в виде обучающей выборки релевантных образов анализируемых объектов. <...> С учетом необходимости обеспечения представительности обучающих данных одним из возможных подходов является искусственное размножение обучающей выборки. <...> В частности, для распознавания лиц на изображениях искусственное размножение эталонных об© Акимов А. В., Дрюченко М. А., Сирота А. А., 2014 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 13-0197507 р_центр_а разов можно осуществить путем внесения в них деформирующих искажений (ДИ) стохастического характера. <...> Данный подход может применяться во многих задачах, когда требуется провести обучение системы для распознавания объектов, меняющих свою форму с сохранением основной топологии расположения <...>