УДК 621.372:519.72 А.В. Савченко, канд. техн. наук (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Нижний Новгород); e-mail: avsavchenko@hse.ru ГРАДИЕНТ ЯРКОСТИ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА Поставлена задача автоматического распознавания изображений. <...> Исследована новая теоретико-вероятностная модель полутонового изображения, основанная на направлении градиента яркости. <...> Показано, что применение предложенной модели характеризуется существенным повышением точности и надежности распознавания по сравнению с традиционными подходами. <...> Ключевые слова: автоматическое распознавание изображений; компьютерное зрение; байесовское правило статистической классификации; градиент яркости. <...> Введение Распознавание (опознавание, узнавание) образов как направление исследований и одновременно теоретическая база для решения многих прикладных задач появилось в мировой науке в конце 50-х годов XX века [1]. <...> Среди систем распознавания образов широкое распространение в настоящее время получили системы автоматического распознавания изображений (АРИ) [2, 3]. <...> Это объясняется тем, что информация о многих объектах и явлениях окружающего нас мира регистрируется, хранится и обрабатывается именно в виде изображений. <...> Несмотря на широкую коммерциализацию рынка программных продуктов распознавания и доступность ряда работающих технологий, интенсивность исследований в области АРИ отнюдь не снижается, потребность в них только нарастает. <...> И связано это с острейшей проблемой вариативности [1] – отдельные изображения одного объекта могут существенно варьироваться в зависимости от условий наблюдения: ракурса, расстояния, освещения. <...> Распространенный подход ослабления указанной проблемы основан на редукции задачи распознавания образов к проверке статистических гипотез [4, 5]. <...> Экспериментальные исследования раз12 личных методов распознавания, использующих идею <...>