دورية أكاديمية
Application of data hashing tools to accelerate classification decisions in structural image recognition methods ; ЗАСТОСУВАННЯ ЗАСОБІВ ХЕШУВАННЯ ДАНИХ ДЛЯ ПРИСКОРЕННЯ КЛАСИФІКАЦІЙНИХ РІШЕНЬ У СТРУКТУРНИХ МЕТОДАХ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ
| العنوان: | Application of data hashing tools to accelerate classification decisions in structural image recognition methods ; ЗАСТОСУВАННЯ ЗАСОБІВ ХЕШУВАННЯ ДАНИХ ДЛЯ ПРИСКОРЕННЯ КЛАСИФІКАЦІЙНИХ РІШЕНЬ У СТРУКТУРНИХ МЕТОДАХ РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ |
|---|---|
| المؤلفون: | Gorokhovatsky, Volodymyr, Vlasenko, Nataliia, Rybalka, Mykhailo |
| المصدر: | Сучасні інформаційні системи; Том 5 № 2 (2021): Сучасні інформаційні системи; 13-20 ; Advanced Information Systems; Vol. 5 No. 2 (2021): Advanced Information Systems; 13-20 ; Современные информационные системы - Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 5 № 2 (2021): Advanced Information Systems; 13-20 ; 2522-9052 |
| بيانات النشر: | NTU "KhPI" |
| سنة النشر: | 2021 |
| مصطلحات موضوعية: | computer vision, structural methods of image classification, ORB descriptor, hashing, linear search, hash, processing speed, classification accuracy, комп’ютерний зір, структурні методи класифікації зображень, дескриптор ORB, хешування, лінійний пошук, хеш-кошик, швидкодія оброблення, точність класифікації |
| الوصف: | The subjectof this research is the image classification methods based on a set of key points descriptors. The goal is to increase the performance of classification methods, in particular, to improve the time characteristics of classification by introducing hashing tools for reference data representation. Methods used: ORB detector and descriptors, data hashing tools, search methods in data arrays, metrics-based apparatus for determining the relevance of vectors, software modeling. The obtained results: developed an effective method of image classification based on the introduction of high-speed search using hash structures, which speeds up the calculation dozens of times; the classification time for the considered experimental descriptions increases linearly with decreasing number of hashes; the minimum metric value limit choice on setting the class for object descriptors significantly affects the accuracy of classification; the choice of such limit can be optimized for fixed samples databases; the experimentally achieved accuracy of classification indicates the efficiency of the proposed method based on data hashing. The practical significanceof the work is - the classification model’s synthesis in the hash data representations space, efficiency proof of the proposed classifiers modifications on image examples, development of applied software models implementing the proposed classification methods in computer vision systems. ; Предметом досліджень є методи класифікації зображень за множиною дескрипторів ключових точок. Метою є підвищення продуктивності методів класифікації, зокрема, прискорення часових показників класифікації шляхом впровадження засобів хешування для подання еталонних даних. Методи, що застосовуються: детектор та дескриптори ORB, засоби хешування даних, методи пошуку в масивах даних, апарат визначення релевантності векторів на основі метрик, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено ефективний метод класифікації зображень на основі впровадження швидкісного пошуку із використанням ... |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| وصف الملف: | application/pdf |
| اللغة: | Ukrainian |
| العلاقة: | http://ais.khpi.edu.ua/article/view/234962/233460Test; http://ais.khpi.edu.ua/article/view/234962Test |
| DOI: | 10.20998/2522-9052.2021.2.02 |
| الإتاحة: | https://doi.org/10.20998/2522-9052.2021.2.02Test http://ais.khpi.edu.ua/article/view/234962Test |
| رقم الانضمام: | edsbas.F22BE576 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| DOI: | 10.20998/2522-9052.2021.2.02 |
|---|