Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени

Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени

Предлагается введение секторного m-веса для оценки кривизны дискретных контуров объектов на изображениях. Разработан метод быстрого формирования дескрипторов масштабно-пространственного представления кривизны на основе адаптивного упрощения дискретной кривой путем расчета и анализа секторных m-оц...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2009
Автори: Белоус, Н.В., Кобзарь, Г.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Теми:
Прикладные интеллектуальные системы
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8122
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени / Н.В. Белоус, Г.А. Кобзарь // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 357-366. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-8122
record_format dspace
spelling irk-123456789-81222010-05-05T12:01:18Z Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени Белоус, Н.В. Кобзарь, Г.А. Прикладные интеллектуальные системы Предлагается введение секторного m-веса для оценки кривизны дискретных контуров объектов на изображениях. Разработан метод быстрого формирования дескрипторов масштабно-пространственного представления кривизны на основе адаптивного упрощения дискретной кривой путем расчета и анализа секторных m-оценок кривизны. Разработанный метод позволяет контролировать точность оценки и скорость формирования дескриптора, что особенно важно в системах машинного зрения реального и ограниченного времени. Пропонується уведення секторної m-ваги для оцінки кривизни дискретних контурів об’єктів на зображеннях. Розроблений метод швидкого формування дескрипторів масштабно-просторового представлення кривизни на базі адаптивного спрощення дискретної кривої шляхом розрахунку та аналізу секторних m-оцінок кривизни. Метод дозволяє контролювати точність оцінки та швидкість формування дескриптора, що особливо важливо в системах машинного зору реального та обмеженого часу. Introduction of sectoral m-weight for discrete contour curvature estimation is proposed. A technique based on adaptive curve simplification and curvature sectoral m-estimation is developed for fast construction of curvature scale-space descriptors for image contours. Developed technique provides ability to control the robustness of curvature estimation against rapidness of CSS descriptor construction, which is very important for real-time computer vision systems. 2009 Article Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени / Н.В. Белоус, Г.А. Кобзарь // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 357-366. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8122 004.93’12 ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Прикладные интеллектуальные системы
Прикладные интеллектуальные системы
spellingShingle Прикладные интеллектуальные системы
Прикладные интеллектуальные системы
Белоус, Н.В.
Кобзарь, Г.А.
Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
description Предлагается введение секторного m-веса для оценки кривизны дискретных контуров объектов на изображениях. Разработан метод быстрого формирования дескрипторов масштабно-пространственного представления кривизны на основе адаптивного упрощения дискретной кривой путем расчета и анализа секторных m-оценок кривизны. Разработанный метод позволяет контролировать точность оценки и скорость формирования дескриптора, что особенно важно в системах машинного зрения реального и ограниченного времени.
format Article
author Белоус, Н.В.
Кобзарь, Г.А.
author_facet Белоус, Н.В.
Кобзарь, Г.А.
author_sort Белоус, Н.В.
title Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
title_short Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
title_full Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
title_fullStr Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
title_full_unstemmed Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
title_sort метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2009
topic_facet Прикладные интеллектуальные системы
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8122
citation_txt Метод быстрого построения масштабно- пространственных представлений кривизны для распознавания форм в условиях ограниченного времени / Н.В. Белоус, Г.А. Кобзарь // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 357-366. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT belousnv metodbystrogopostroeniâmasštabnoprostranstvennyhpredstavlenijkriviznydlâraspoznavaniâformvusloviâhograničennogovremeni
AT kobzarʹga metodbystrogopostroeniâmasštabnoprostranstvennyhpredstavlenijkriviznydlâraspoznavaniâformvusloviâhograničennogovremeni
first_indexed 2023-10-18T16:39:07Z
last_indexed 2023-10-18T16:39:07Z
_version_ 1796139536459235328

Схожі ресурси