Нгуен Конг Минь

С. 198-205

Одной из важных и сложных задач построения эффективных систем распознавания является задача выбора рабочего словаря признаков, составленного из наиболее информативных признаков. Успешное решение этой задачи обеспечивает как снижение размерности вектора признаков, подлежащих анализу, так и повышение эффективности системы распознавания в целом. В статье рассматривается проблема сокращения признакового пространства в алгоритмах распознавания образов по контурам изображений объектов и предлагается метод её решения, основанный на поиске наиболее существенных признаков. Приведены результаты экспериментальных исследований, из которых следует, что предложенный метод позволяет существенно сократить размерность словаря признаков и повысить эффективность алгоритма распознавания образов по контурам изображений объектов изображений на основе фурье-дескрипторов.

Целью исследований, изложенных в настоящей статье, является разработка алгоритма распознавания образов деталей, которые могут быть использованы в СТЗ роботизированных производственных комплексов. Задачи, решаемые при разработке такого алгоритма, конкретизируются следующими условиями. Во-первых, детали имеют относительно простую форму. Это означает, что контур регистрируемого изображения деталей однозначно характеризует их форму. Во-вторых, распознаванию подлежат детали, которые располагаются на ленте транспортёра открытого конвейера и имеют произвольные ориентации. При такой постановке задачи можно использовать алгоритмы распознавания, основанные на анализе контуров регистрируемых изображений деталей. Этот подход позволяет исключить из анализа внутренние точки изображения и тем самым значительно сократить объем обрабатываемой информации за счет перехода от анализа функции двух переменных к функции одной переменной.