Симметрии дифференциальных уравнений в задачах компьютерного зрения; Компьютерные исследования и моделирование; Т. 2, № 4
| Parent link: | Компьютерные исследования и моделирование: научный журнал.— , 2009- Т. 2, № 4.— 2010.— [С. 369-376] |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Andre forfattere: | , |
| Summary: | Заглавие с экрана В данной работе приводится обобщение подхода к построению инвариантных векторов признаков изображений в задачах распознавания образов. Базовым элементом предлагаемого алгоритма является замена обычно применяемого гауссова фильтра исходного изображения сверткой функции изображения с функцией Грина эволюционного оператора, наследующей свойства симметрий этого оператора. Применение обобщенной фильтрации позволяет выделять дополнительные характеристики инвариантных векторов признаков In our work we present generalization of well-known approach for construction of invariant feature vectors of images in computer vision applications. Basic feature of the suggested algorithm is replacement of commonly used Gaussian filter by convolution of image function with Greens function of evolution operator, which inherits symmetries of this operator. The use of general filtration allows to obtain additional characteristics of invariant feature vectors Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2010
|
| Fag: | |
| Online adgang: | http://elibrary.ru/item.asp?id=15621754 http://crm.ics.org.ru/journal/article/1747/ |
| Format: | Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=636463 |
| Summary: | Заглавие с экрана В данной работе приводится обобщение подхода к построению инвариантных векторов признаков изображений в задачах распознавания образов. Базовым элементом предлагаемого алгоритма является замена обычно применяемого гауссова фильтра исходного изображения сверткой функции изображения с функцией Грина эволюционного оператора, наследующей свойства симметрий этого оператора. Применение обобщенной фильтрации позволяет выделять дополнительные характеристики инвариантных векторов признаков In our work we present generalization of well-known approach for construction of invariant feature vectors of images in computer vision applications. Basic feature of the suggested algorithm is replacement of commonly used Gaussian filter by convolution of image function with Greens function of evolution operator, which inherits symmetries of this operator. The use of general filtration allows to obtain additional characteristics of invariant feature vectors Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
|---|