Обработка изображений, распознавание образов. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика

Публикации в рубрике (280): Обработка изображений, распознавание образов
все рубрики
Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей

Высоконадёжная двухфакторная биометрическая аутентификация по рукописным и голосовым паролям на основе гибких нейронных сетей

Сулавко Алексей Евгеньевич

Статья научная

В работе рассматривается проблема высоконадежной биометрической аутентификации на основе преобразователей тайных биометрических образов в длинный ключ или пароль, а также их тестирования на сравнительно малых выборках (тысячи образов). Статические образы являются открытыми, поэтому при удаленной аутентификации доверие к ним ограничено. Описан процесс вычисления биометрических параметров голосового и рукописного паролей, предложен метод автоматического формирования гибкой гибридной сети, состоящей из нейронов различного типа, и абсолютно устойчивый алгоритм ее обучения на малых выборках «Свой» (7-15 примеров). Предложен метод обученного гибридного преобразователя «биометрия-код» от извлечения знаний. Достигнуты низкие показатели FAR.

Бесплатно

Высокопроизводительные архитектуры цифровой фильтрации изображений в системе остаточных классов на основе метода Винограда

Высокопроизводительные архитектуры цифровой фильтрации изображений в системе остаточных классов на основе метода Винограда

Валуева Мария Васильевна, Ляхов Павел Алексеевич, Нагорнов Николай Николаевич, Валуев Георгий Вячеславович

Статья научная

Непрерывное совершенствование методов регистрации, обработки и хранения визуальной информации приводит к необходимости улучшения технических характеристик систем цифровой обработки изображений. В данной работе предлагаются новые высокопроизводительные архитектуры цифровых фильтров для обработки изображений по методу Винограда с вычислениями в системе остаточных классов с модулями специального вида. Для оценки производительности и аппаратных затрат предложенных архитектур проведено аппаратное моделирование с использованием программируемых логических интегральных схем в среде автоматизированного проектирования Xilinx Vivado 2018.3 для целевой платы Artix-7 xc7a200tffg1156-3. Результаты аппаратного моделирования показали, что предлагаемые архитектуры цифровых фильтров повышают производительность до 5,42 раза по сравнению с известными методами за счет увеличения аппаратных затрат. Результаты данного исследования могут быть использованы при проектировании сложных систем обработки и анализа изображений, с целью увеличения их производительности.

Бесплатно

Выявление патологических изменений в легких на основе совместного анализа радиологических отчетов и томографических изображений

Выявление патологических изменений в легких на основе совместного анализа радиологических отчетов и томографических изображений

Слуднова Алена Александровна, Шутько Вадим Валерьевич, Гайдель Андрей Викторович, Зельтер Павел Михайлович, Капишников Александр Викторович, Никоноров Артем Владимирович

Статья научная

В данной статье рассматривается идея совместного анализа изображений компьютерной томографии лёгких и текстовых радиологических данных для повышения качества автоматизированной диагностики эмфиземы. Сравнивается качество классификации изображений без учёта локализации патологии, упомянутой в радиологических отчётах, и с её учётом. Исследование произведено на наборах реальных изображений компьютерной томографии лёгких, полученных при клинических исследованиях в Самарском государственном медицинском университете. Установлено, что использование информации о локализации патологии, содержащейся в радиологических отчётах, приводит к повышению F-меры обнаружения эмфиземы с 0,55 до 0,73.

Бесплатно

Геоинформационная система для анализа динамики экстремальных геомагнитных возмущений по данным наблюдений наземных станций

Геоинформационная система для анализа динамики экстремальных геомагнитных возмущений по данным наблюдений наземных станций

Воробьев Андрей Владимирович, Пилипенко Вячеслав Анатольевич, Еникеев Тагир Аделевич, Воробьева Гульнара Равилевна

Статья научная

Основываясь на данных наблюдения магнитных обсерваторий и вариационных станций, публикуемых на портале SuperMAG, предлагается и верифицируется подход к построению специализированной веб-ГИС на базе микросервисной архитектуры, обеспечивающей аналитический контроль возмущенной составляющей вариаций геомагнитного поля. Реализованный в рамках данной системы метод пространственной интерполяции геомагнитных данных в совокупности с предложенной схемой их ранжировки и интерпретации, а также способом визуализации в виде изолиний позволяет отслеживать структуру, наблюдать динамику, выявлять вероятные регионы, длительность и временные интервалы возникновения экстремальных геомагнитных возмущений.

Бесплатно

Гибридные методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования земли в условиях шумов

Гибридные методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования земли в условиях шумов

Афанасьев Антон Аркадьевич, Замятин Александр Владимирович

Статья научная

Рассмотрены наиболее используемые на практике методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования Земли. На их основе предложены подходы к формированию гибридных методов. Приведены результаты экспериментальных исследований методов в условиях шумов различного типа и интенсивности. По результатам экспериментов определены гибридные методы, позволяющие получать результаты лучшего качества по сравнению с известными методами при автоматизированном решении задачи идентификации изменений.

Бесплатно

Гиперспектральный in vivo анализ хромофоров нормальной кожи и визуализация онкологических патологий

Гиперспектральный in vivo анализ хромофоров нормальной кожи и визуализация онкологических патологий

Шерендак Виолетта Павловна, Братченко Иван Алексеевич, Мякинин Олег Олегович, Вольхин Павел Николаевич, Христофорова Юлия Александровна, Морятов Александр Александрович, Мачихин Александр Сергеевич, Пожар Витольд Эдуардович, Козлов Сергей Васильевич, Захаров Валерий Павлович

Статья научная

В работе представлены результаты тестирования методов бесконтактной диагностики новообразований кожи, основанные на регистрации снимков, полученных с помощью гиперспектральной камеры с акустооптическим перестраиваемым фильтром. Для идентификации онкологических патологий предложен интегральный спектральный индекс по множеству концентрических областей вокруг источника роста новообразования исследуемой биоткани. Введенный индекс позволяет, наряду с изменением спектральных свойств ткани, косвенно учесть классические дерматоскопические параметры ABCD: асимметрию, неровность границ, цветовое разнообразие, диаметр новообразования. Приведены результаты разделимости обучающей выборки, и показана возможность применения предложенных подходов в клинической практике.

Бесплатно

Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях

Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях

Червяков Николай Иванович, Ляхов Павел Алексеевич, Оразаев Анзор Русланович

Статья научная

В статье предложены два новых метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума в изображениях. Первый метод основан на совместном применении итеративной обработки и преобразования результата медианной фильтрации на основе распределения Лоренца. Второй метод использует альтернативные маски медианного фильтра, рассчитанные с использованием метрики Евклида. Такой подход позволил уменьшить размер обрабатываемой области без потери качества обработки для шумов с низкой интенсивностью. В экспериментальной части статьи приведены результаты сравнения качества работы предложенных методов с известными. Для моделирования были использованы 3 различных изображения, искаженные импульсным шумом с вероятностями искажения пикселей от 1 % до 99 % включительно. Численная оценка качества очистки изображений от шума на основе пикового отношения сигнала к шуму (PSNR) и индекса структурного сходства (SSIM) показала, что предложенные методы показывают лучший результат обработки во всех рассмотренных случаях по сравнению с известными подходами. Полученные в статье результаты могут найти широкое практическое применение в обработке спутниковых и медицинских изображений, геофизических данных и других приложениях цифровой обработки изображений.

Бесплатно

Двумерная обработка изображений с использованием двух каналов, формируемых одним акустооптическим фильтром

Двумерная обработка изображений с использованием двух каналов, формируемых одним акустооптическим фильтром

Котов Владимир Михайлович, Аверин Станислав Владимирович, Зенкина Анастасия Алексеевна, Белоусова Анастасия Сергеевна

Статья научная

Исследованы свойства двухканального акустооптического фильтра пространственных частот, отклоняющего оптические лучи в два симметричных порядка. Выявлено, что неоднородное распределение поля в каждом порядке дает возможность выполнять обработку изображений по двум каналам с использованием различных передаточных функций. Формирование двумерного контура в двух дифракционных порядках подтверждено экспериментально на длине волны 0,63 мкм. В качестве двухканального фильтра пространственных частот использована АО-ячейка из ТеО2, работающая на частоте звука 26 МГц.

Бесплатно

Защита авторских прав на глубокие модели классификации изображений

Защита авторских прав на глубокие модели классификации изображений

Выборнова Ю.Д., Ульянов Д.И.

Статья научная

С ростом числа задач, решаемых с помощью методов глубокого обучения, растёт потребность в защите от несанкционированного распространения такого вида интеллектуальной собственности, как предобученные модели глубоких нейронных сетей. На сегодняшний день одним из наиболее распространенных способов защиты авторских прав в цифровом пространстве является встраивание цифровых водяных знаков. При решении задачи встраивания цифровых водяных знаков важным критерием является сохранение точности прогнозов модели после процедуры внедрения защитной информации. В данной работе предлагается метод встраивания цифровых водяных знаков в модели классификации изображений, основанный на добавлении в обучающую выборку изображений, полученных путем наложения псевдоголограмм на изображения оригинального дат+асета. Псевдоголограмма - это изображение, синтезируемое на основе заданной бинарной последовательности путем расстановки импульсов, кодирующих каждый бит, в спектральной области. Согласно результатам проведенного экспериментального исследования предложенный метод позволяет сохранить качество классификации и, кроме того, сохраняет свою работоспособность независимо от архитектуры защищаемой нейронной сети. Проведённые серии атак на защищенные модели показывают, что попытки злоумышленника полностью удалить цифровые водяные знаки маловероятны без значительной потери качества прогнозов. Результаты экспериментов также включают рекомендации по выбору параметров метода, таких как размер триггерной и обучающей выборок, а также длина последовательностей, кодируемых псевдоголограммами.

Бесплатно

Извлечение предпочтений пользователя на основе методов автоматического порождения текстовых описаний изображений фотоальбома

Извлечение предпочтений пользователя на основе методов автоматического порождения текстовых описаний изображений фотоальбома

Харчевникова Ангелина Сергеевна, Савченко Андрей Владимирович

Статья научная

В работе рассматривается задача извлечения предпочтений пользователя по его фотоальбому. Предложен новый подход на основе автоматического порождения текстовых описаний фотографий и последующей классификации таких описаний. Проведен анализ известных методов создания аннотаций по изображению на основе свёрточных и рекуррентных (Long short-term memory) нейронных сетей. С использованием набора данных Google’s Conceptual Captions обучены новые модели, в которых объединяются характерные признаки фотографии и выходы блока рекуррентной нейронной сети. Исследовано применение алгоритмов обработки текстов для преобразования полученных аннотаций в пользовательские предпочтения. Проведены экспериментальные исследования с помощью наборов данных Microsoft COCO Captions, Flickr8k и специально собранного набора данных, отражающего интересы пользователя. Показано, что наилучшее качество определения предпочтений достигается с помощью методов поиска ключевых слов и суммаризации текстов из Watson API, которые оказываются на 8 % точнее по сравнению с традиционным латентным размещением Дирихле. При этом описания, порожденные с помощью обученных моделей, классифицируются на 1 - 7 % точнее известных аналогов.

Бесплатно

Индикация многолетних изменений в растительном покрове залежных земель лесостепи на основе рядов вегетационного индекса NDVI

Индикация многолетних изменений в растительном покрове залежных земель лесостепи на основе рядов вегетационного индекса NDVI

Терехин Эдгар Аркадьевич

Статья научная

Представлены результаты выявления многолетних изменений в растительном покрове оставленных аграрных угодий лесостепной зоны Центрального Черноземья на основе рядов вегетационного индекса NDVI. Значения спектрального показателя вычислены на основе изображений MOD13Q1. Исследованы особенности динамики вегетационного индекса в зависимости от величины проективного покрытия крон древесных сообществ, формирующихся на залежах. Установлено, что значения индекса периода середины августа наиболее информативны для анализа доли лесных насаждений, присутствующих на оставленных аграрных угодьях. Для залежей с хвойными породами характерны более высокие корреляции с NDVI, чем для залежей с лиственными сообществами. В период 2000 - 2018 гг. для всех типов залежей лесостепи Центрального Черноземья установлено наличие положительной статистически значимой тенденции вегетационного индекса. С использованием коэффициента наклона трендовой линии NDVI выполнен пространственно-временной анализ скорости формирования древесных сообществ на залежах лесостепи в первые десятилетия XXI века. Изучены особенности этого процесса.

Бесплатно

Интеграция геоинформационных технологий и цифровой обработки изображений для парирования аварийных ситуаций на предприятиях трубопроводного транспорта нефти

Интеграция геоинформационных технологий и цифровой обработки изображений для парирования аварийных ситуаций на предприятиях трубопроводного транспорта нефти

Павлов Сергей Владимирович, Соколова Анна Васильевна, Христодуло Ольга Игоревна

Статья научная

В статье рассмотрен подход к интеграции геоинформационных технологий и методов цифровой обработки изображений с целью повышения эффективности использования компьютерных технологий в управлении сложными распределенными системами в аварийных ситуациях на примере анализа деятельности предприятий трубопроводного транспорта нефти, включая линейную часть, нефтеперекачивающие станции, административные, ремонтные и спасательные подразделения. Новизна предложенного варианта интеграции геоинформационных технологий и цифровой обработки изображений состоит в применении теоретико-множественного подхода к единообразному формализованному описанию разнотипных пространственных данных, цифровых изображений и их взаимосвязях, необходимых для построения трехмерных моделей производственных объектов сложно распределенных систем. В дальнейшем она позволила определить критерии, состав и структуру этих трехмерных моделей с применением различных уровней детальности моделей объектов для уменьшения вычислительной нагрузки и ускорения трехмерной визуализации объектов сложно распределенных систем, необходимых для поддержки принятия решений при парировании некоторых видов угроз (аварий). Преимущество предложенного подхода заключается в повышении эффективности поддержки принятия решений при парировании некоторых угроз, которое достигается в том числе за счет применения трехмерной визуализации технологической и оперативной (поступающей в случае аварийной ситуации) информации о производственных объектах сложно распределенных систем, а качество, наполняемость и оптимизация трехмерной модели напрямую влияют на принимаемые решения при реализации действий реагирования на аварийные ситуации. Разработанные методы и алгоритмы доведены до практической реализации и применены для построения трехмерных геоинформационных моделей производственных объектов предприятий трубопроводного транспорта нефти.

Бесплатно

Интеллектуальные методы анализа природных данных: приложение к космической погоде

Интеллектуальные методы анализа природных данных: приложение к космической погоде

Мандрикова О.В.

Статья научная

В работе описаны методы обнаружения аномалий в данных геофизического мониторинга. Рассмотрен актуальный класс задач этой области, направленный на создание методов прогноза космической погоды. Негативное воздействие аномалий космической погоды на здоровье людей и практически на все объекты современной инфраструктуры требует развития методов и создания эффективных средств обнаружения аномалий. Широко применяемые для задач анализа данных и обнаружения аномалий методы пороговой вейвлет-фильтрации позволяют с использованием стратегии «жадности» получить достаточно точные оценки даже при неполных данных относительно шума. Сигнал в этом случае оценивается путем изоляции когерентных структур. Но эти методы имеют большую вычислительную сложность и в случае, когда энергия сигнала мала относительно энергии шума, не обеспечивают получение точных оценок. Для таких сигналов в работе предлагается использовать адаптивные вероятностные пороги. Вводятся параметры пороговой функции, позволяющие оценить изменчивость процесса, подавить шум и детектировать нестационарные особенности разной частотно-временной структуры. Также в работе рассматриваются способы совмещения пороговой вейвлет-фильтрации с нейронными сетями архитектур NARX и Автокодировщик. Предложены схемы реализации таких подходов в задачах обнаружения аномалий космической погоды. На примере задачи обнаружения ионосферных аномалий показана эффективность совмещения пороговой вейвлет-фильтрации с сетью NARX. Эффективность совместного применения сети Автокодировщик с адаптивной пороговой вейвлет-фильтрацией показана в задаче обнаружения аномалий в данных интенсивности потока космических лучей.

Бесплатно

Интерполяция на основе контекстного моделирования при иерархической компрессии многомерных сигналов

Интерполяция на основе контекстного моделирования при иерархической компрессии многомерных сигналов

Гашников Михаил Валерьевич

Статья научная

Исследуются контекстные алгоритмы интерполяции многомерных сигналов в задаче компрессии. Рассматривается метод иерархической компрессии для сигналов произвольной размерности. Для этого метода предлагается алгоритм интерполяции, основанный на контекстном моделировании. Алгоритм основан на оптимизации параметров интерполирующей функции в локальной окрестности интерполируемого отсчёта. При этом локально оптимальные параметры, найденные для более прореженных масштабных уровней сигнала, используются для интерполяции отсчётов менее прореженных масштабных уровней сигнала. Контекстный алгоритм интерполяции реализован программно в составе иерархического метода компрессии. Вычислительные эксперименты показали, что использование контекстного интерполятора вместо усредняющего позволяет заметно повысить эффективность иерархической компрессии.

Бесплатно

Интерпретация действий животного по его изображению во времени, близком к реальному

Интерпретация действий животного по его изображению во времени, близком к реальному

Егоров Алексей Дмитриевич, Резник Максим Семнович

Статья научная

Определение действий объекта - сложная и актуальная задача компьютерного зрения. Такую задачу можно решать с помощью информации о положении ключевых точек объекта. Обучение моделей, определяющих положение ключевых точек, требует большой объём данных, включающих в себя информацию о положении этих ключевых точек. В связи с недостатком данных для обучения представлен метод для получения дополнительных данных, а также алгоритм, позволяющий получать высокую точность распознавания действий животных на основании малого числа данных. Достигнутая точность определения положений ключевых точек на тестовой выборке составила 92,3 %. По положению ключевых точек определяется действие объекта. Сравниваются различные подходы к классификации действий по ключевым точкам. Точность определения действий объекта на изображении достигает 73,5 %.

Бесплатно

Информационная технология обработки данных ДЗЗ для оценки ареалов растений

Информационная технология обработки данных ДЗЗ для оценки ареалов растений

Варламова Анна Александровна, Денисова Анна Юрьевна, Сергеев Владислав Викторович

Статья научная

В статье предлагается информационная технология обработки данных дистанционного зондирования Земли для оценки ареалов растений, основанная на вычислении локальных признаков, полученных по суперпиксельному представлению изображений, и кластеризации K-Means. Технология представляет собой автоматизированный способ оценки состава растительного ареала по заданной пользователем обучающей выборке. Достоинствами предлагаемой технологии являются использование меньшего объема данных для обучения, чем для поэлементной классификации, и более высокое качество классификации по сравнению с поэлементной классификацией.

Бесплатно

Использование блоков сжатия и возбуждения для повышения точности автоматической классификации остеоартрита коленного сустава при помощи сверточных нейронных сетей

Использование блоков сжатия и возбуждения для повышения точности автоматической классификации остеоартрита коленного сустава при помощи сверточных нейронных сетей

Михайличенко Алексей Андреевич, Демяненко Яна Михайловна

Статья научная

В данной работе исследуется влияние блоков сжатия и возбуждения на улучшение качества классификации остеоартрита при помощи сверточных нейронных сетей с архитектурами ResNet и DenseNet. Показано, что использование подобных блоков позволяет повысить качество классификации остеоартрита по шкале Келлгрена-Лоуренса на 1 - 3 % без существенной модификации традиционных схем. Также показано, что объединение 0-го и 1-го классов шкалы Келлгрена-Лоуренса в один класс позволяет на 12,74 % повысить точность автоматической классификации стадии остеоартрита, не теряя при этом значимой информации о заболевании. Наилучшая точность классификации составила 84,66 % при использовании ансамбля трех сверточных сетей с архитектурой DenseNet-121, с включенными в них блоками сжатия и возбуждения, что существенно превосходит результаты предыдущих исследований. Полученные результаты могут быть использованы как для автоматической постановки предварительного диагноза, так и в качестве вспомогательного инструмента.

Бесплатно

Исследование зависимости точности одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры от погрешностей, вносимых датчиками мобильного устройства

Исследование зависимости точности одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры от погрешностей, вносимых датчиками мобильного устройства

Мясников Владислав Валерьевич, Дмитриев Егор Андреевич

Статья научная

Задача одновременной реконструкции сцены и позиционирования камеры (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) с использованием монокулярной системы наблюдения - одна из наиболее известных и сложных, затрагивающая целый ряд научных направлений: робототехнику, компьютерное зрение и виртуальную реальность. Настоящая работа направлена на решение проблемы SLAM в рамках мобильного устройства, оснащённого, наряду с монокулярным оптическим сенсором (камерой), также инерционными датчиками (гироскоп и акселерометр) и цифровым компасом. Последние позволяют получать дополнительную оценку положения и ориентации мобильного устройства. Цель работы - оценить потенциальную пригодность и эффективность использования дополнительной информации, предоставляемой указанными датчиками мобильного устройства типа смартфона, с точки зрения точности получаемого решения и/или снижения временных затрат на его получение. Экспериментальная часть исследования, включающая как модельные, так и натурные эксперименты, позволила определить требования к допустимым погрешностям, вносимым датчиками мобильного устройства. Для конкретной модели мобильного устройства показано, что электронный компас удовлетворяет этим требованиям, в то время как погрешности инерционных датчиков, используемых для определения перемещений, оказываются неприемлемо большими.

Бесплатно

Исследование подхода «обнаружение объектов» в задаче фрагментации горных пород на открытых карьерах

Исследование подхода «обнаружение объектов» в задаче фрагментации горных пород на открытых карьерах

Решетников Кирилл Игоревич, Ронкин Михаил Владимирович, Поршнев Сергей Владимирович

Статья научная

В горнодобывающих работах на открытых карьерах активно используются взрывные технологии. При этом появляется задача оценки качества взрывных работ, которая определяется размерами фрагментов горной породы, полученных в результате взрывов. В связи с этим возникает задача оценки числа фрагментов горной породы и их размеров (задача фрагментации). В настоящее время популярны подходы к решению таких задач на основе систем компьютерного зрения с использованием нейронных сетей семантической или экземплярной сегментации. При этом оказывается, что для их работы требуется существенное привлечение компьютерных ресурсов. В связи с этим использование альтернатив - алгоритмов быстрого обнаружения объектов на цифровых изображениях взорванной породы является актуальным. В статье изучены особенности использования нейронных сетей глубокого обучения с архитектурой YOLO, которая, как ожидалось, будет иметь более высокую скорость обработки видеоинформации. На основе проведённого исследования обоснован выбор в качестве базовой архитектуры использовать YOLOv7x. Для обучения нейронных сетей выбранной архитектуры был использован размеченный авторами набор данных, составленный из цифровых фотографий фрагментов горной породы, образовавшихся в результате взрыва в открытом карьере. Полученные результаты позволили обосновать выбор в качестве метрики оценки качества взрывных работ геометрические размеры описанного прямоугольника вокруг выделенного на изображении фрагмента породы.

Бесплатно

Исследование применимости методов обработки естественного языка к задачам поиска и сравнения изображений машиностроительных чертежей

Исследование применимости методов обработки естественного языка к задачам поиска и сравнения изображений машиностроительных чертежей

Фигура Константин Николаевич

Статья научная

Проведенные в работе исследования показывают, что применение технологии дескрипторов особых точек в чистом виде к задаче сравнения и поиска чертежей является неэффективным. Выявлено, что основной причиной этому служит наличие в чертежах большого количества идентичных элементов (рамки, основная надпись, выносные линии, элементы шрифтов и др.). Для решения данной проблемы предложено использование метода tf-idf (term frequency-inverse document frequency), широко известного в технологии обработки естественного языка. В исследовании вместо векторов слов, применяемых в оригинальной методике tf-idf, использовались дескрипторы особых точек изображений, вычисленных по алгоритмам ORB и BRISK. В результате исследования получены следующие выводы: 1) показана высокая эффективность предлагаемого подхода для поиска копии изображения-запроса в базе данных. Так, для всех изображений, предложенных для поиска и имеющих свои полные аналоги в базе данных, было выявлено наличие копий. 2) Количество выявленных изображений, являющихся модификациями изображения-запроса, разнится и зависит от алгоритма нахождения особых точек и дескрипторов. Так, при использовании ORB максимальное количество выявленных модифицированных аналогов составило 60 %, при использовании BRISK - 80 % от всех аналогов изображения, находящихся в базе данных. 3) Предлагаемый подход показывает ограниченную эффективность для нахождения изображений, которые можно отнести к тому же классу, что и изображение-запрос (например, чертеж экскаватора, бульдозера, автомобильного крана). Здесь максимальное количество ложных определений достигло 60 %.

Бесплатно

Журнал