ІНФ
Свінков Р. В. Розроблення методу розпізнавання зображень на основі статистики значень дескрипторів : дипломна робота, пояснювальна записка / Р. В. Свінков ; кер. роботи проф. Гороховатський В.О. ; ХНУРЕ, Кафедра Інформатики. – Харків, 2016. – 53 с. : CD
Свінков Р. В. Розроблення методу розпізнавання зображень на основі статистики значень дескрипторів : дипломна робота, пояснювальна записка / Р. В. Свінков ; кер. роботи проф. Гороховатський В.О. ; ХНУРЕ, Кафедра Інформатики. – Харків, 2016. – 53 с. : CD
Анотація:
Дана робота присвячена розробленню методу розпізнавання зображень на основі статистики значень дескрипторів. Проведення моделювання засновано на ефективному сучасному методі структурного аналізу SURF, який вирішує завдання пошуку та ідентифікації особливих точок зображення та створення дескрипторів, інваріантних до зсувів, масштабу і обертання.
Створена програмна модель методу в середовищі eclipse з використанням бібліотеки OpenCV. З використанням вбудованих програмних засобів при здійсненні геометричних перетворень сформовані множини характерних ознак, що відображають властивості реальних відео-об'єктів.
ХАРАКТЕРНІ ОЗНАКИ, РОЗПІЗНАВАННЯ, ІНВАРІАНТНІСТЬ, ДЕСКРИПТОР, МЕТОД SURF
Данная работа посвящена разработке метода распознавания изображений на основе статистики значений дескрипторов. Проведение моделирования основан на эффективном современном методе структурного анализа SURF, который решает задачу поиска и идентификации особых точек изображения и создание дескрипторов, инвариантных к оползням, масштаба и вращения.
Создана программная модель метода в среде eclipse с использованием библиотеки OpenCV. С использованием встроенных программных средств при осуществлении геометрических преобразований сформированы множества характерных признаков, отражающих свойства реальных видео-объектов.
ХАРАКТЕРНЫЕ ПРИЗНАКИ, РАСПОЗНАВАНИЯ, ИНВАРИАНТНОСТЬ, ДЕСКРИПТОР, МЕТОД SURF
This work is devoted to the development of image recognition method based on statistical descriptors values. The simulation is based on the effective modern methods of structural analysis the SURF, which solves the problem of finding and identification of critical points and the establishment of the image descriptors are invariant to landslides, scale and rotation.
Create a software model of the method in the environment of eclipse using OpenCV library. Using the built-in software in the implementation of geometric transformations formed a plurality of characteristic signs, reflective properties of real video objects.
CHARACTERISTIC FEATURES, RECOGNITION, INVARIANCE, DESCRIPTOR, SURF METHOD
Створена програмна модель методу в середовищі eclipse з використанням бібліотеки OpenCV. З використанням вбудованих програмних засобів при здійсненні геометричних перетворень сформовані множини характерних ознак, що відображають властивості реальних відео-об'єктів.
ХАРАКТЕРНІ ОЗНАКИ, РОЗПІЗНАВАННЯ, ІНВАРІАНТНІСТЬ, ДЕСКРИПТОР, МЕТОД SURF
Данная работа посвящена разработке метода распознавания изображений на основе статистики значений дескрипторов. Проведение моделирования основан на эффективном современном методе структурного анализа SURF, который решает задачу поиска и идентификации особых точек изображения и создание дескрипторов, инвариантных к оползням, масштаба и вращения.
Создана программная модель метода в среде eclipse с использованием библиотеки OpenCV. С использованием встроенных программных средств при осуществлении геометрических преобразований сформированы множества характерных признаков, отражающих свойства реальных видео-объектов.
ХАРАКТЕРНЫЕ ПРИЗНАКИ, РАСПОЗНАВАНИЯ, ИНВАРИАНТНОСТЬ, ДЕСКРИПТОР, МЕТОД SURF
This work is devoted to the development of image recognition method based on statistical descriptors values. The simulation is based on the effective modern methods of structural analysis the SURF, which solves the problem of finding and identification of critical points and the establishment of the image descriptors are invariant to landslides, scale and rotation.
Create a software model of the method in the environment of eclipse using OpenCV library. Using the built-in software in the implementation of geometric transformations formed a plurality of characteristic signs, reflective properties of real video objects.
CHARACTERISTIC FEATURES, RECOGNITION, INVARIANCE, DESCRIPTOR, SURF METHOD