РАН, В.Н. Сошников, д-р техн. наук, И.С. Кикин, канд. техн. наук, А.А. Ишутин (ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Москва); e-mail: osya.sugarman@gmail.com ФОРМИРОВАНИЕ ОБУЧАЮЩЕГО МНОЖЕСТВА ВЕКТОРОВ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И ЛОКАЛИЗАЦИИ НАЗЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ В ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ ВИЗИРНОЙ СИСТЕМЕ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА∗ Рассмотрена задача формирования обучающего множества векторов признаков (ОМВП) для алгоритма автоматического обнаружения и локализации изображений элементов группы наземных объектов. <...> Представлено решение актуальной задачи минимизации ОМВП, позволяющее минимизировать затраты времени на предварительную стадию алгоритма обнаружения, включающую в себя формирование ОМВП, а также обучение набора бинарных классификаторов на его основе. <...> Предложены алгоритмы сокращения размерности обучающего множества оптико-электронных изображений и ОМВП при практическом сохранении репрезентативности получающихся выборок. <...> Введение Двухэтапный алгоритм обнаружения и локализации наземных объектов на полутоновых оптикоэлектронных изображениях, основанный на методах оконно-разностных функций (ОРФ) и опорных векторов [1] предложен в [2]. <...> Оконно-разностные функции изображения объекта представляют собой разности некоторых интегральных характеристик полей яркости, а также полей их спектральных и текстурных параметров для минимального описывающего изображения объекта прямоугольника и его окрестности. <...> На первом этапе алгоритм обеспечивает формирование множества прямоугольных областей-претендентов, центры которых соответствуют максимумам ИФ, а на втором – определение координат вершин минимальных описывающих прямоугольников (МОП) изображений элементов группы (решение задач обнаружения и локализации). <...> Характеристики изображений областейпретендентов обладают существенной изменчиво* Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект <...>