Анализ условий, влияющих на свойства конструируемых признаков 3D-изображений
Автор: Федотов Николай Гаврилович, Смов Алексей Александрович, Моисеев Александр Владимирович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов
Статья в выпуске: 6 т.40, 2016 года.
Бесплатный доступ
В данной статье показаны теоретические результаты, полученные с помощью нового геометрического метода анализа и распознавания 3D-изображений - гипертрейс-преобразования. Кратко описывается математическая модель предлагаемого метода. Происходит дальнейшее развитие теории гипертриплетных признаков 3D-изображения, имеющих аналитическую структуру. Свойства признаков изучаются на этапе их формирования при помощи нового разработанного математического инструмента - гипертрейс-матрицы. Свойства признаков зависят от особенностей формирования и результатов обработки гипертрейс-матрицы.
3d-изображение, гипертрейс-преобразование, гипертрейс-матрица, гипертриплетный признак, опорная сетка на сфере, аналитическая структура признаков
Короткий адрес: https://sciup.org/14059618
IDR: 14059618 | DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-887-894
Список литературы Анализ условий, влияющих на свойства конструируемых признаков 3D-изображений
- Федотов, Н.Г. Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа/Н.Г. Федотов. -М.: Физматлит, 2010. -304 с. -ISBN: 978-5-9221-0996-3.
- Kiy, K.I. Segmentation and detection of contrast objects and their application in robot navigation/K.I. Kiy//Pattern Recognition and Image Analysis. -2015. -Vol. 25, Issue 2. -P. 338-346. - DOI: 10.1134/S1054661815020145
- Wang, C. VFM: visual feedback model for robust object recognition/C. Wang, K.-Q. Huang//Journal of Computer Science and Technology. -2015. -Vol. 30, Issue 2. -P. 325-339. - DOI: 10.1007/s11390-015-1526-1
- Zhang, Y. PanoContext: A whole-room 3D context model for panoramic scene understanding/Y. Zhang, S. Song, P. Tan, J. Xiao/Proceedings of the 13th European Conference on Computer Vision (ECCV 2014). -Zurich, Switzerland: Springer, 2014. -Part VI, Vol. 8694. -P. 668-686. - DOI: 10.1007/978-3-319-10599-4_43
- Andreux, M. Anisotropic Laplace-Beltrami operator for shape analysis/M. Andreux, E. Rodolà, M. Aubry, D. Cremers/Proceedings of the 13th European Conference on Computer Vision (ECCV 2014). -Zurich, Switzerland: Springer, 2014. -Part VI, Vol. 8928. -P. 299-312. - DOI: 10.1007/978-3-319-16220-1_21
- Elhachloufi, M. Affine invariant descriptors of 3D object using multiple regression model/M. Elhachloufi, A.El Oirrak, D. Aboutajdine, M.N. Kaddioui//International Journal of Computer Science & Information Technology. -2011. -Vol. 3, Issue 1. -P. 1-10. - DOI: 10.5121/ijcsit.2011.3101
- Fedotov, N.G. Trace transform of spatial images/N.G. Fedotov, S.V. Ryndina, А.А. Syemov/11th International conference on Pattern Recognition and Image Analasis: New Information technologies (PRIA-11-2013). Conference Proceedings (V. I-II). -Samara: IPSI RAS, 2013. -V. 1. -P. 186-189.
- Fedotov, N.G. Trace transform of three-dimensional objects: recognition, analysis and database search/N.G. Fedotov, S.V. Ryndina, А.А. Semov//Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. -2014. -Vol. 24, Issue 4. -P. 566-574. - DOI: 10.1134/S105466181404004X
- Сёмов, А.А. Основные методы построения гипертрейс-матриц/А.А. Сёмов//XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. Серия: технические науки. Информационные технологии. -2015. -№ 03(25) -С. 69-76.
- Fedotov, N.G. The theory of image-recognition features based on stochastic geometry/N.G. Fedotov//Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. -1998. -Vol. 8, Issue 2. -P. 264-266.
- Федотов, Н.Г. Минимизация признакового пространства распознавания 3D изображения на основе стохастической геометрии и функционального анализа/Н.Г. Федотов, А.А. Семов, А.В. Моисеев//Машинное обучение и анализ данных. -2015. -T. 1, № 13. -C. 1796-1814. - DOI: 10.21469/22233792.1.13.03
- Федотов, Н.Г. Интеллектуальные возможности гипертрейс-преобразования: конструирование признаков с заданными свойствами/Н.Г. Федотов, А.А. Семов, А.В. Моисеев//Машинное обучение и анализ данных. -2014. -T. 1, № 9. -C. 1200-1214.
- Федотов, Н.Г. Гипертрейс-матрица как основной инструмент анализа 3D объектов/Н.Г. Федотов, А.А. Сёмов//XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. Серия: технические науки. Информационные технологии. -2015. -№ 03(25). -С. 63-69.
