Использование вейвлет-преобразования при локализации последовательностей символов

• Date: 2009
• Main Authors: Антощук, С.Г., Николенко, А.А., Ткаченко, Е.В., Бабилунга, О.Ю.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
• Subjects: Интеллектуальный анализ данных
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8141
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Использование вейвлет-преобразования при локализации последовательностей символов / С.Г. Антощук, А.А. Николенко, Е.В. Ткаченко, О.Ю. Бабилунга // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 23-29. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

В статье предложен метод автоматического определения масштаба вейвлет-преобразования при локализации квазипериодических последовательностей (текстур, областей с символьной информацией и т.д.) путем анализа функции энергии коэффициентов вейвлет-преобразования. Реализация предложенного метода при разработке приложений, связанных с локализацией и распознаванием символьной информации, повысила универсальность таких систем за счет повышения точности локализации символьной информации путем автоматизации выбора масштаба вейвлет-преобразования. У статті запропоновано метод автоматичного визначення масштабу вейвлет-перетворення при локалізації квазіперіодичних послідовностей (текстур, областей з символьною інформацією (СІ) тощо) шляхом аналізу функції енергії коефіцієнтів вейвлет-перетворення. Реалізація методу при розробці додатків, які пов’язані з локалізацією та розпізнаванням символьної інформації, підвищила універсальність таких систем за рахунок збільшення точності локалізації СІ шляхом автоматизації вибору масштабу вейвлет-перетворення. Method of automatically determining wavelet transform scale on the base of analyzing the function of the energy wavelet transform coefficients is proposed. It is used for localization of quasiperiodic sequences (patterns, areas with character information, etc.). The proposed method is used in image processing systems related to the localization and recognition of the symbolic information. It is allowed to increase versatility of such systems by improving the accuracy localization of the symbolic information by automating choice of scale wavelet transform.