Статья

Название статьи ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ ЗНАКОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
Автор А.В. Гончаров
Рубрика РАЗДЕЛ IV. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Месяц, год 08, 2009
Индекс УДК 004.932.72
DOI
Аннотация Вводится общее определение знакового представления изображений в терминах теории отношений. Приводятся примеры знаковых представлений, определенных различными отношениями частичного порядка. Рассматриваются инвариантные преобразования знакового представления, показывается, что они образуют группу, что множество изображений, связанных инвариантными преобразованиями, образуют выпуклый многогранный конус в пространстве изображений.

Скачать в PDF

Ключевые слова Распознавание образов; знаковое представление изображений; инвариантные преобразования.
Библиографический список 1. Болдин М.В. Знаковый статистический анализ линейных моделей / Болдин М.В., Симонова Г.И., Тюрин Ю.Н. – М.: Наука. Физматлит, 1997. – 288 с.
2. Goncharov A. Pseudometric Approach to Content Based Image Retrieval and Near Duplicates Detection. / Goncharov A. Melnichenko, A. // Российский семинар по оценке методов Информационного Поиска. Труды РОМИП 2007-2008. 2008. – С. 120-134.
3. Я. Кисель. Mail.Ru на РОМИП 2008.Алгоритм поиска нечетких дубликатов в коллекции изображений. // Российский семинар по оценке методов информационного поиска. Труды РОМИП 2007-2008, 2008. – С. 170-173.
4. Foo J. Detection of near-duplicate images for web search. / Foo, J., Zobel, J., Sinha, R., Tahaghoghi, S. // CIVR '07: Proceedings of the 6th ACM international conference on Image and video retrieval, New York, NY, USA, 2007. – P. 557 – 564.
5. Wang Z. Filtering image spam with near-duplicate detection / Wang Z., Josephson W. Lv Q., Charikar M., Li K. // In Proceedings of the Fourth Conference on Email and AntiSpam, CEAS’2007, 2007.
6. Floyd R. Algorithm 97: Shortest path. 1962.
7. Toroslu, I. The Strong Partial Transitive-Closure Problem: Algorithms and Performance Evaluation. / Toroslu, I., Qadah, G. // IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng., 8(4), 1996. – P. 617 - 629.
8. Липскии В. Комбинаторика для программистов. – М.: Мир, Пер. с полького, 1988.
9. Гоголь А. Телевидение / Гоголь А. Джакония В. Учебник для depов. – М.: Радио и связь, 2004.
10. Гончаров А. Детекция лиц на основе каскадной классификации // «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2007, ЛКИ, 2007. – C. 204 - 206.
11. Гончаров А. Применение матрицы изменения яркости в задаче распознавания образов. Материалы Второй Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления», ТТИ ЮФУ, 2007. – С. 100 – 102.
12. Гончаров А., Влияние освещенности на качество распознавания фронтальных лиц. / Гончаров, А., Каркищенко, А. // Известия ЮФУ. Технические науки. - № 4(81). - 2008. – C. 82 – 92.
13. Goncharov A. Comparison of high-level and low-level face recognition methods.
/ Goncharov A., Gubarev V // Pattern recognition and image analysis: new information technologies (PRIA-9-2008), 2008. – C. 178–181.
14. Гончаров А. Поиск портретных изображений по содержанию. / Гончаров А., Горбань А., Каркищенко А., Лепский А. // Интернет-математика 2007: Сборник работ участников конкурса, 2007. – C. 56–64.
15. Gonzalez R. Digital Image Processing. / Gonzalez, R. Woods, R. Prentice Hall, 2002.
16. Черников С. Линейные неравенства. – М.: Наука, 1968.

Comments are closed.