Семаков Национальный исследовательский университет «МИЭТ», г. Москва, Россия siomvas@mail.ru Предложен подход к разделению на кластеры объектов на изображениях ИК-диапазона. <...> В качестве данных для кластеризации использовано множество ключевых точек-соответствий, получаемых с помощью алгоритмов SIFT, SURF, ORB. <...> Составлена типовая схема обнаружения объекта и проведен анализ алгоритмов кластеризации. <...> Выявлены ограничения при использовании существующих подходов, которые подтолкнули к созданию собственного решения задачи кластеризации. <...> Разработанный алгоритм протестирован, показана его эффективность для изображений ИК-диапазона. <...> Результаты данного подхода к кластеризации могут быть использованы для классификации объектов по площади. <...> Алгоритм кластеризации ключевых точек на изображениях ИК-диапазона // Изв. вузов. <...> Semakov National Research University of Electronic Technology, Russia, Moscow siomvas@mail.ru An approach to division into clusters of the objects on the IR-range images has been proposed. <...> As the data for clustering a set of the key points-correspondences, obtained using the SIFT, SURF, ORB algorithms has been used. <...> A typical object detection circuit has been compiled and the analysis of clustering algorithms has been performed. <...> The constraints while using the existing approaches, which had pushed to creation of the clustering problem solution, have been revealed. <...> The developed algorithm has been tested and has demonstrated its efficiency for the IR-range images. <...> ЭЛЕКТРОНИКА Том 22 № 2 2017 187 Краткие сообщения For citation: Semakov V.P. <...> DOI: 10.214151/1561-5405-2017-22-2-187-191 Современные алгоритмы обнаружения объектов, такие как SIFT, SURF и ORB [1], основаны на поиске ключевых точек на изображении, которые удобно использовать в силу их инвариантности к поворотам и масштабированию изображений. <...> В связи с тем, что полученный в результате сопоставления набор ключевых точек-соответствий обычно неравномерно распределен по всему изображению, возникает проблема локализации объекта. <...> Современные подходы к локализации объекта подразумевают проведение кластеризации исходных данных изображения. <...> При известных параметрах камеры и места съемки <...>