Н. Г. Федотов, А. С. Кольчугин, О. А. Смолькин, С. В. Романов
ТРИПЛЕТНЫЕ ПРИЗНАКИ РАСПОЗНАВАНИЯ
СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ,
СЕМАНТИЧЕСКИ НАСЫЩЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ1
В статье дается описание признаков распознавания образов, основанных
на методах стохастической геометрии и имеющих трехфункциональную
структуру (триплетных признаков). <...> Рассматриваются подходы к формированию информативных триплетных признаков на основе генерации и экстракции. <...> На примере распознавания изображений из области медицинской диагностики обосновывается применимость описываемых методов формирования
признаков для распознавания сложноструктурированных, семантически насыщенных изображений. <...> Введение
При решении многих практических задач распознавания образов приходится иметь дело со сложноструктурированными изображениями. <...> В теоретических работах по распознаванию образов основное внимание уделяют исследованию методов построения решающих процедур и соответствующего математического аппарата. <...> Однако при решении практических задач в области распознавания образов, в частности при
распознавании образов, представленных графическими изображениями, получение информативных числовых признаков представляет собой не менее
сложную задачу, чем разработка решающей процедуры. <...> Выделение признака
по изображению можно рассматривать как процесс предельного сжатия информации, когда изображению, состоящему из сотен тысяч пикселей, ставится в соответствие конкретное числовое значение. <...> Аппарат стохастической геометрии позволяет не только дать теоретическое описание этому этапу распознавания, но и предложить универсальный
метод формирования большого числа новых конструктивных признаков для
образов, представленных в виде изображений. <...> Характерной особенностью признаков, формируемых на основе предложенного метода, является их структура в виде композиции трех функционалов [1–3]. <...> Исходя из этого, мы называем получаемые признаки <...>