АННОТАЦИИ К СТАТЬЯМ (ЖУРНАЛ ``ИНФОРМАТИЗАЦИЯ И СВЯЗЬ`` №3, 2019)
Маркировка элементов частично маскированных групповых объектов на основе векторно-полевого подхода
Резюме: Цель. Рассматривается задача распознавания образов, представленных в виде изображений групп точечных объектов (ГТО) в условиях сильной априорной неопределенности, состоящей в вариабельности конфигурации и скрытости части элементов. Материалы и методы. В работе предлагается подход к распознаванию ГТО на основе маркировки их элементов (идентификации объектов с точностью до одного из четырех типов). Суть маркировки состоит в распознавании вектор-контуров из отсчетов цилиндрических сечений кумулятивного векторного поля с парциальными источниками в элементах ГТО. Результаты. Исследуется влияние радиуса действия поля на качество маркировки. Получены оценки достоверности маркировки в различных условиях наблюдения. Предложены подходы к распознаванию ГТО по результатам маркировки их элементов. Выводы. Установлено, что радиус ядерной функции поля существенно не влияет на качество принимаемых решений и должен назначаться по допустимой зоне краевых эффектов. Продемонстрирована высокая различимость выбранных типов элементов ГТО в условиях сильной вариабельности их взаимного положения. Это дает основание рекомендовать рассмотренный метод маркировки для распознавания ГТО в заявленных условиях наблюдения.
Ключевые слова: распознавание изображений, групповой точечный объект, ассоциированный сплошной образ, анализ точечных сцен, частично маскированный объект, векторное поле, цилиндрические сечения поля, кумулятивное поле.
A.V. Krevetsky, S.E. Chesnokov, I.Yu. Pimanov
Marking of partially masked group objects elements on the basis of vector and field approach
Summary: Goal. The problem of a pattern recognition in the form of images of group dot objects (GO) in the conditions of the strong aprioristic indeterminacy is considered: variability of a configuration and stealthiness of a part of elements. In work approach to GO discernment on the basis of marking of their elements – identifications of dot objects to within one of four types is offered. Materials and methods. The essence of marking consists in a discernment a vector contours of counting of cylindrical sections of a cumulative field of vectors with partial sources in the GO elements. Results. Influence of a radius of action of the field on quality of marking is investigated. Estimates of reliability of marking in various conditions of observation are received. Approaches to GO discernment by results of marking of their elements are offered. Conclusion. It is established that the radius of nuclear function of the field significantly doesn’t affect quality of the made decisions and has to be appointed on an admissible zone of edge effects. The high distinguishability of the chosen types of the GO elements in the conditions of the strong variability of their relative position is shown. It gives the grounds to recommend the considered marking method for GO recognition in the stated observation conditions.
Keywords: pattern recognition, group dot object, the associated continuous image, the analysis of dot scenes, partially masked object, a field of vectors, cylindrical sections of the field, the cumulative field.
doi:10.34219/2078-8320-2019-10-3-89-95
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Krevetsky A. V. – Ph.D., Head of the Department of Informatics, Volga State University of Technology: e-mail: KrevetskyAV@volgatech.net
Чесноков Сергей Евгеньевич – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информатики, Поволжский государственный технологический университет: e-mail: ChesnokovSE@volgatech.net
Chesnokov S. E., Ph.D., Associate Professor of Informatics Department, Volga State University of Technology: e-mail: ChesnokovSE@volgatech.net
Пиманов Илья Юрьевич – младший научный сотрудник Федерального государственного бюджетного учреждения науки Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН): e-mail: pimen@list.ru
Pimanov I.Yu. – Junior researcher, Laboratory of Information Technologies in System Analysis and Modeling, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences: e-mail: pimen@list.ru