Алгоритмы, методы и системы обработки данных

Электронный научный журнал
www.amisod.ru

Исследование алгоритма распознавания отдельных плоских объектов в наложенном состоянии на основе цепных кодов

Султан Сидыкович Садыков, д.т.н., профессор

профессор кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Ярослав Юрьевич Кульков

старший преподаватель кафедры систем автоматизированного проектирования, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Семен Алексеевич Романов

студент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Алексей Сергеевич Корсаков

студент кафедры информационных систем, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г.Муром.

Аннотация:

В статье приведены результаты использования цепных кодов, вычисляемых по контуру бинарного изображения тестовых и реальных плоских объектов для их распознавания в наложенном состоянии в системах машинного зрения. Из цепного кода эталона наложенного объекта вычитается цепной код эталона отдельного, результат записывается, далее происходит сдвиг на одно значение по цепному коду эталона и снова производится вычитание. То же самое делается со всеми цепными кодами отдельных объектов. После чего выбирается единственный эталон, дающий минимальное значение в результате вычитания, данный эталон сохраняется в список эталонов, отобранных для распознавания. Данная операция проводится для всех наложенных объектов. На следующем этапе на каждом контуре наложенного объекта отмечается его часть, принадлежащая одному из входящих в него объектов, путем вычисления минимальной разницы между цепными кодами эталонов, при этом эталоны берутся из массива цепных кодов, отобранных на этапе обучения.

Ключевые слова:

машинное зрение; распознавание изображений; плоские детали; цепной код; обучение системы распознавания.

Шифры классификации:

УДК: 004.93

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

Скачать

powered by social2s

ISSN

2220-878X (Online)

Последний выпуск

2 (40)

ДЕКАБРЬ, 2019

Выпуск в работе

1 (41)

ИЮНЬ, 2020

Поступившие заявки

Партнерство

АМиСОД в eLIBRARY.RU

Лицензия

Creative Commons License

Публикации журнала лицензируются в сосответствии с
Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Полный текст лицензии.
Яндекс.Метрика Система Orphus Анализ веб сайтов