دورية أكاديمية
The image description reduction in the set of descriptors on informativeness metric criteria base ; РЕДУКЦІЯ ОПИСУ ЗОБРАЖЕННЯ У СКЛАДІ МНОЖИНИ ДЕСКРИПТОРІВ НА ОСНОВІ МЕТРИЧНОГО КРИТЕРІЮ ІНФОРМАТИВНОСТІ
| العنوان: | The image description reduction in the set of descriptors on informativeness metric criteria base ; РЕДУКЦІЯ ОПИСУ ЗОБРАЖЕННЯ У СКЛАДІ МНОЖИНИ ДЕСКРИПТОРІВ НА ОСНОВІ МЕТРИЧНОГО КРИТЕРІЮ ІНФОРМАТИВНОСТІ |
|---|---|
| المؤلفون: | Gorokhovatskyi, Volodymyr, Vlasenko, Nataliia |
| المصدر: | Сучасні інформаційні системи; Том 5 № 4 (2021): Сучасні інформаційні системи; 10-16 ; Advanced Information Systems; Vol. 5 No. 4 (2021): Advanced Information Systems; 10-16 ; Современные информационные системы - Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 5 № 4 (2021): Advanced Information Systems; 10-16 ; 2522-9052 |
| بيانات النشر: | NTU "KhPI" |
| سنة النشر: | 2021 |
| مصطلحات موضوعية: | computer vision, structural methods of image classification, BRISK descriptor, hashing based on proximity, hash, classification performance, комп’ютерний зір, структурні методи класифікації зображень, редукція опису, інформативність даних, метричний критерій, швидкодія класифікації |
| الوصف: | The subject of the research is the methods of image classification on a set of key point descriptors in computer vision systems. The goal is to improve the performance of structural classification methods by introducing indexed hash structures on the set of the dataset reference images descriptors and a consistent chain combination of several stages of data analysis in the classification process. Applied methods: BRISK detector and descriptors, data hashing tools, search methods in large data arrays, metric models for the vector relevance estimation, software modeling. The obtained results: developed an effective method of image classification based on the introduction of high-speed search using indexed hash structures, that speeds up the calculation dozens of times; the gain in computing time increases with an increase of the number of reference images and descriptors in descriptions; the peculiarity of the classifier is that not an exact search is performed, but taking into account the permissible deviation of data from the reference; experimentally verified the effectiveness of the classification, which indicates the efficiency and effectiveness of the proposed method. The practical significance of the work is the construction of classification models in the transformed space of the hash data representation, the efficiency confirmation of the proposed classifiers modifications on image examples, development of applied software models implementing the proposed classification methods in computer vision systems. ; Предметом досліджень статті є класифікатори зображень за множиною дескрипторів ключових точок. Метою є підвищення продуктивності методів класифікації, зокрема, скорочення обчислювальних затрат шляхом впровадження на попередньому етапі оброблення апарату редукції для подання еталонних даних. Методи, що застосовуються: метричний апарат у векторному просторі, моделі для оцінювання інформативності даних, методи пошуку в масивах даних, моделі для визначення релевантності векторів та множин векторів, ... |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | Ukrainian |
| العلاقة: | http://ais.khpi.edu.ua/article/view/247261/244575Test; http://ais.khpi.edu.ua/article/view/247261Test |
| DOI: | 10.20998/2522-9052.2021.4.02 |
| الإتاحة: | https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.4.02Test http://ais.khpi.edu.ua/article/view/247261Test |
| رقم الانضمام: | edsbas.C7E228D3 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| DOI: | 10.20998/2522-9052.2021.4.02 |
|---|