Теоретические основы гипертрейс-преобразования: техника сканирования, математический аппарат и экспериментальная проверка
Автор: Федотов Николай Гаврилович, Смов Алексей Александрович, Моисеев Александр Владимирович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.42, 2018 года.
Бесплатный доступ
В статье последовательно описывается теоретическая основа нового геометрического метода анализа и распознавания трёхмерных (3D) изображений. Даётся описание техники сканирования для формирования гипертрейс-преобразования и его математическая модель. Данный метод в отличие от существующих позволяет анализировать 3D-изображения без предварительного их упрощения или построения проекций на плоскости, анализируя непосредственно их трёхмерную форму. Обоснован выбор сканирующего инструмента и построение опорной сетки на сфере, необходимой для решения проблемы инвариантности распознавания 3D-изображения к повороту. Разработан математический аппарат стохастической реализации техники сканирования на основе стохастической геометрии и функционального анализа. Введён новый математический инструмент для анализа 3D-изображений - гипертрейс-матрица, позволяющий распознавать пространственные объекты сложной формы и структуры благодаря построению единой математической модели 3D-изображения. Представлено описание нового типа признаков 3D-изображений, имеющих аналитическую структуру, - гипертриплетные признаки, благодаря аналитической структуре которых возможна автоматическая генерация большого количества признаков с заранее заданными свойствами. Рассматриваются результаты экспериментальной проверки, демонстрирующие точность вычисления признаков для распознавания 3D-изображения и доказывающие адекватность разработанного математического аппарата.
Распознавание 3d-изображений, геометрическое гипертрейс-преобразование, сетка параллельных плоскостей, стохастическое сканирование, аналитическая структура признака, гипертрейс-матрица, инвариантность распознавания
Короткий адрес: https://sciup.org/140228727
IDR: 140228727 | DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-2-273-282
Список литературы Теоретические основы гипертрейс-преобразования: техника сканирования, математический аппарат и экспериментальная проверка
- Kiy, K.I. Segmentation and detection of contrast objects and their application in robot navigation/K.I. Kiy//Pattern Recognition and Image Analysis. -2015. -Vol. 25, Issue 2. -P. 338-346. - DOI: 10.1134/S1054661815020145
- Wang, C. VFM: visual feedback model for robust object recognition/C. Wang, K.-Q. Huang//Journal of Computer Science and Technology. -2015. -Vol. 30, Issue 2. -P. 325-339. - DOI: 10.1007/s11390-015-1526-1
- Гайдель А.В. Исследование текстурных признаков для диагностики заболеваний костной ткани по рентгеновским изображениям/А.В. Гайдель, С.С. Первушкин//Компьютерная оптика. -2013. -Т. 37, № 1. -С. 113-119.
- Гайдель, А.В. Возможности текстурного анализа компьютерных томограмм в диагностике хронической обструктивной болезни/А.В. Гайдель, П.М. Зельтер, А.В. Капишников, А.Г. Храмов//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 4. -С. 843-850.
- Федотов, Н.Г. 3D-трейс-преобразование: режимы сканирования, особенности стохастической реализации, способы ускорения вычислений/Н.Г. Федотов, А.А. Сёмов, А.В. Моисеев//Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -2014. -№ 3. -С. 41-53.
- Rakhmanov, E.A. Minimal discrete energy on the sphere/E.A. Rakhmanov, E.B. Saff, Y.M. Zhou//Mathematical Research Letters. -1994. -Vol. 1. -No 6. -P. 647-662. - DOI: 10.4310/MRL.1994.v1.n6.a3
- Lovisolo, L. Uniform distribution of points on a hyper-sphere with applications to vector bit-plane encoding/L. Lovisolo, L.E.A.B. da Silva//IEE Proceedings -Vision, Image and Signal Processing. -2001. -Vol. 148, Issue 3. -P. 187-193 - DOI: 10.1049/ip-vis:20010361
- Федотов, Н.Г. Теория признаков распознавания образов на основе стохастической геометрии и функционального анализа/Н.Г. Федотов. -М.: Физматлит, 2010. -304 с. -ISBN: 978-5-9221-0996-3.
- Fedotov, N.G. Random scanning for speedier systems of pattern recognition based on stochastic geometry methods/N.G. Fedotov, L.A. Shul'ga, A.V. Moiseev//Pattern Recognition and Image Analysis. -2005. -Vol. 15, Issue 2. -P. 387-388.
- Princeton Shape Benchmark . -URL: http://shape.cs.princeton.edu/benchmark/(date request 10.10.2017).
