Метод структурного синтеза и параметрической идентификации системы машинного зрения
- Авторы: Исхаков А.Р.1, Маликов Р.Ф.1
-
Учреждения:
- Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы
- Выпуск: № 4 (2024)
- Страницы: 111-122
- Раздел: Анализ сигналов, аудио и видео информации
- URL: https://journals.rcsi.science/2071-8594/article/view/278306
- DOI: https://doi.org/10.14357/20718594240409
- EDN: https://elibrary.ru/AAHDXL
- ID: 278306
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье представлены материалы исследований по разработке математических моделей систем машинного зрения с применением теории модифицированных дескриптивных алгебр изображений. Сформулированы основные определения математических объектов и операций над ними, которые используются в структурном синтезе моделей. Приведена общая постановка параметрической идентификации модели системы машинного зрения. Описаны математические модели систем машинного зрения для трех задач по измерению площади объектов различной природы. Даются рекомендации по статистической оценке значений вариационных параметров модели при обработке множества изображений.
Об авторах
Алмаз Раилевич Исхаков
Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы
Автор, ответственный за переписку.
Email: intellab@mail.ru
Кандидат физико-математических наук, доцент
Россия, УфаРамиль Фарукович Маликов
Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы
Email: rfmalikov@mail.ru
Доктор физико-математических наук, профессор, заведующий лабораторией «Системный анализ и математическое моделирование»
Россия, УфаСписок литературы
- Исхаков А. Р., Маликов Р. Ф. Моделирование систем технического зрения в модифицированных дескриптивных алгебрах изображений. Уфа: Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы. 2015. 159 с.
- Исхаков А. Р. Методы математического моделирования обработки и анализа изображений в модифицированных дескриптивных алгебрах изображений. Дисс. ... канд. физ.-мат. наук. Челябинск. 2017. 164 с.
- Iskhakov A. R., Akbashev V. R. Structural Synthesis of the Computer Vision and Its Parametric Identification with Statistical Estimation of Variational Parameters // Journal of Computational and Engineering Mathematics. 2023. V. 10. No 1. P. 56-63.
- Iskhakov A. R., Malikov R. F. Calculation of Aircraft Area on Satellite Images by Genetic Algorithm // Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software. 2016. V. 9. No 4. P. 148-154.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. Descriptive Image Analysis: Genesis and Current Trends // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2017. V. 27. No 4. P. 653-674.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. Descriptive Image Analysis: Part II. Descriptive Image Models // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2019. V. 29. No 4. P. 598-612.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. Algebraic Interpretation of Image Analysis Operations // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2019. V. 29. No 3. P. 389-403.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. Descriptive Image Analysis: Part III. Multilevel Model for Algorithms and Initial Data Combining in Pattern Recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2020. V. 30. No 3. P. 328-341.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. Descriptive Image Analysis: Part IV. Information Structure for Generating Descriptive Algorithmic Schemes for Image Recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2020. V. 30. No 4. P. 638-654.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. Descriptive Models of Information Transformation Processes in Image Analysis // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2021. V. 31. No 3. P. 402-420.
- Gurevich I. B., Yashina V. V. On Modeling Descriptive Image Analysis Procedures on a Specialized Turing Machine // Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications. 2022. V. 32. No 3. P. 469-476.
- Маторин С. И., Михелев В. В. Системно-объектный детерминантный анализ. Построение генетической и партитивной классификаций предметной области // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 1. С. 26-34.
- Маторин С. И., Михелев В. В. Системно-объектный детерминантный анализ. Партитивная классификация с помощью формально-семантической нормативной системы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 2. С. 17-26.
- Заболеева-Зотова А. В., Петровский А. Б. Формализация структурного синтеза технических систем на начальном этапе проектирования // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 4. С. 44-54. 15.
- Поляков О. М., Рудницкий С. Б. О связи модели знаний и задачи распознавания образов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2023. № 3. С. 16-22.
- Кочуров Б. И., Маликов Р. Ф., Исхаков А. Р. и др. Исследование динамики площади озера Аслыкуль (Южное Предуралье) методом обработки изображений космических снимков на основе алгебраического подхода // Теоретическая и прикладная экология. 2021. № 1. С. 58-64.
- Исхаков А. Р. Метод структурного синтеза системы технического зрения для задачи измерения площади // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 6(102). С. 122-134.
- Куликов Л.Я. Алгебра и теория чисел: учеб. пособие для педагогических институтов. М.: Высш. Школа. 1979. 559 с.
- Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. Под общ. ред. В.Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ. 2001. 630 с.
- Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособие. 2-е изд., исправл. М.: Высш. шк. 2005. 544 с.
- Рейзлин В.И. Численные методы оптимизации: учебное пособие. Томский политехнический университет. Томск: Изд-во Томского политехнического университета. 2011. 105 с.
- Гателюк О. В., Манюкова Н.В. Проверка статистических гипотез: учебное пособие для вузов. Санкт-Петербург: Лань. 2022. 112 с.
- Зенков А. В. Математическая статистика в задачах и упражнениях: учебное пособие. Вологда: Инфра-Инженерия. 2022. 108 c.
Дополнительные файлы
