Modern trends in solving problems of detecting and recognizing objects in images
Keywords:
image recognition, image analysis, search and detection of objects in imagesAbstract
In the field of image analysis, the desire to create sufficiently universal and at the same time substantially adequate models and procedures for various applications has led to the emergence of various methods of modern computer vision. The paper considers modern approaches to the analysis and recognition of images that encompass a group of methods for recognizing images without a teacher. In particular, the main features of the methods of searching and recognizing objects on images based on correlation and morphological analysis are analyzed.
References
1. Патрик Э. Основы теории распознавания образов / Э. Патрик; пер. с англ. под. ред. Б.Р. Левина. – М.: Сов. радио, 1980. – 480 с.
2. Садыхов Р. Х. Обработка изображений и идентификация объектов в системах технического зрения / Р. Х. Садыхов, А. А. Дудкин // Искусственный интеллект. - №3, 2006. – С. 694 - 703.
3. Визильтер Ю. В. Теория и методы морфологического анализа изображений: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук : специальность 05.13.17 "Теоретические основы информатики" / Ю. В. Визильтер. – Москва. – 2008. – 32 с.
4. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision / Ю. В. Визильтер, С. Ю. Желтов, В. А. Князь и др. – М.: ДМК Пресс, 2007. – 464 с.
5. Великий Я. О. Анализ принципа распознавания объектов на изображении методом Виолы–Джонса / Я. О. Великий // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. − 2015. – № 68 – С. 162-166.
6. Нургатин А. Р. Метод улучшения алгоритма Виолы-Джонса / А.Р. Нургатин // Математические структуры и моделирование. − 2014. − № 4(32). − С. 83-88.
7. Савченко А. В. Теоретико-вероятностная модель полутонового изображения для задачи распознавания образов без учителя на основе метода направленного перебора / А. В. Савченко // Компьютерная оптика. − 2011. – Т. 35, № 3 – С. 385-294.
8. Савченко А. В. Метод направленного перебора альтернатив в задаче распознавания полутоновых изображений / А. В. Савченко // Автометрия. – 2009. – Т. 45, № 3. – С. 90-98.
9. Мокеев В. В. О решении задачи распознавания изображений методом главных компонент и линейным дискриминантным анализом / В. В. Мокеев, С. В. Томилов // Компьютерная оптика. − 2014. – Т. 38, № 4 – С. 871-880.
10. Мокеев В. В. О повышение эффективности вычислений главных компонент в задачах анализа изображений / В. В. Мокеев // Компьютерная оптика. − 2011. – Т. 35, № 4 – С. 29-36.
11. Maes, F. Multimodality Image Registration by Maximiza- tion of Mutual Information / F. Maes, A. Collignon,D. Vandermeulen, G. Marchal, P. Suetens // IEEE Transac- tions on Medical Imaging. – 1997. – Vol. 16(2). – P. 187- 198.
12. Визильтер Ю. В. Сравнение изображений по форме с использованием диффузной морфологии и диффузной корреляции / Ю. В. Визильтер, В. С.Горбацевич, А. Ю.Рубис, О. В. Выголов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, №2. С. 265-274.
13. Пытьев Ю. П. Методы морфологического анализа зображений / Ю. П. Пытьев, А. И. Чуличков. –М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. – 336 с.
14. Рубис А. Ю. Морфологическая фильтрация изображений на основе взаимного контрастирования / А. Ю. Рубис, М. А. Лебедев, Ю.В. Визильтер, О. В. Выголов // Компьютерная оптика. − 2016. – Т. 40, № 1 – С. 73-79.
15. Лебедев М.А. Выделение отличий на мозаичных изображениях на основе референтных фильтров / М. А. Лебедев, А. Ю. Рубис, В. С. Горбацевич, Ю. В. Визильтер, О. В. Выголов // Компьютерная оптика. − 2016. – Т. 40, № 1 – С. 80-86.
16. Визильтер Ю.В. Морфлеты: новый класс древовидных морфологических описаний формы изображений / Ю. В. Визильтер, В. С. Горбацевич, С. Ю. Желтов, А. Ю. Рубис, А. В. Воротников // Компьютерная оптика. − 2015. – Т. 39, № 1 – С. 101-108.
17. Визильтер Ю.В. Поиск объектов на изображении с использованием морфлетных описаний / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, Б.В. Вишняков, С.В. Сидякин //Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 3. – С. 406-411.
======= REFERENCES ================
1. Patrik E. Osnovy teorii raspoznavaniya obrazov / E. Patrik; per. s angl. pod. red. B.R. Levina. – M.: Sov. radio, 1980. – 480 s.
2. Sadykhov R. KH. Obrabotka izobrazheniy i identifikatsiya ob"yektov v sistemakh tekhnicheskogo zreniya / R. KH. Sadykhov, A. A. Dudkin // Iskusstvennyy intellekt. - №3, 2006. – S. 694 - 703.
3. Vizil'ter Yu. V. Teoriya i metody morfologicheskogo analiza izobrazheniy: avtoreferat dissertatsii na soiskaniye uchenoy stepeni doktora fiziko-matematicheskikh nauk : spetsial'nost' 05.13.17 "Teoreticheskiye osnovy informatiki" / Yu. V. Vizil'ter. – Moskva. – 2008. – 32 s.
4. Obrabotka i analiz tsifrovykh izobrazheniy s primerami na LabVIEW IMAQ Vision / Yu. V. Vizil'ter, S. Yu. Zheltov, V. A. Knyaz' i dr. – M.: DMK Press, 2007. – 464 s.
5. Velikiy Ya. O. Analiz printsipa raspoznavaniya ob"yektov na izobrazhenii metodom Violy–Dzhonsa / Ya. O. Velikiy // Otkrytyye informatsionnyye i komp'yuternyye integrirovannyye tekhnologii. − 2015. – № 68 – S. 162-166.
6. Nurgatin A. R. Metod uluchsheniya algoritma Violy-Dzhonsa / A.R. Nurgatin // Matematicheskiye struktury i modelirovaniye. − 2014. − № 4(32). − S. 83-88.
7. Savchenko A. V. Teoretiko-veroyatnostnaya model' polutonovogo izobrazheniya dlya zadachi raspoznavaniya obrazov bez uchitelya na osnove metoda napravlennogo perebora / A. V. Savchenko // Komp'yuternaya optika. − 2011. – T. 35, № 3 – S. 385-294.
8. Savchenko A. V. Metod napravlennogo perebora al'ternativ v zadache raspoznavaniya polutonovykh izobrazheniy / A. V. Savchenko // Avtometriya. – 2009. – T. 45, № 3. – S. 90-98
9. Mokeyev V. V. O reshenii zadachi raspoznavaniya izobrazheniy metodom glavnykh komponent i lineynym diskriminantnym analizom / V. V. Mokeyev, S. V. Tomilov // Komp'yuternaya optika. − 2014. – T. 38, № 4 – S. 871-880.
10. Mokeyev V. V. O povysheniye effektivnosti vychisleniy glavnykh komponent v zadachakh analiza izobrazheniy / V. V. Mokeyev // Komp'yuternaya optika. − 2011. – T. 35, № 4 – S. 29-36.
11. Maes, F. Multimodality Image Registration by Maximiza- tion of Mutual Information / F. Maes, A. Collignon,D. Vandermeulen, G. Marchal, P. Suetens // IEEE Transac- tions on Medical Imaging. – 1997. – Vol. 16(2). – P. 187- 198.
12. Vizil'ter Yu. V. Sravneniye izobrazheniy po forme s ispol'zovaniyem diffuznoy morfologii i diffuznoy korrelyatsii / Yu. V. Vizil'ter, V. S.Gorbatsevich, A. Yu.Rubis, O. V. Vygolov // Komp'yuternaya optika. – 2015. – T. 39, №2. S. 265-274.
13. Pyt'yev Yu. P. Metody morfologicheskogo analiza zobrazheniy / Yu. P. Pyt'yev, A. I. Chulichkov. –M.: FIZMATLIT, 2010. – 336 s.
14. Rubis A. Yu. Morfologicheskaya fil'tratsiya izobrazheniy na osnove vzaimnogo kontrastirovaniya / A. Yu. Rubis, M. A. Lebedev, Yu.V. Vizil'ter, O. V. Vygolov // Komp'yuternaya optika. − 2016. – T. 40, № 1 – S. 73-79.
15. Lebedev M.A. Vydeleniye otlichiy na mozaichnykh izobrazheniyakh na osnove referentnykh fil'trov / M. A. Lebedev, A. Yu. Rubis, V. S. Gorbatsevich, YU. V. Vizil'ter, O. V. Vygolov // Komp'yuternaya optika. − 2016. – T. 40, № 1 – S. 80-86.
16. Vizil'ter Yu.V. Morflety: novyy klass drevovidnykh morfologicheskikh opisaniy formy izobrazheniy / Yu. V. Vizil'ter, V. S. Gorbatsevich, S.Yu. Zheltov, A. Yu. Rubis, A. V. Vorotnikov // Komp'yuternaya optika. − 2015. – T. 39, № 1 – S. 101-108.
17. Vizil'ter Yu.V. Poisk ob"yektov na izobrazhenii s ispol'zovaniyem morfletnykh opisaniy / Yu.V. Vizil'ter, V.S. Gorbatsevich, B.V. Vishnyakov, S.V. Sidyakin //Komp'yuternaya optika. – 2017. – T. 41, № 3. – S. 406-411.
2. Садыхов Р. Х. Обработка изображений и идентификация объектов в системах технического зрения / Р. Х. Садыхов, А. А. Дудкин // Искусственный интеллект. - №3, 2006. – С. 694 - 703.
3. Визильтер Ю. В. Теория и методы морфологического анализа изображений: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук : специальность 05.13.17 "Теоретические основы информатики" / Ю. В. Визильтер. – Москва. – 2008. – 32 с.
4. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision / Ю. В. Визильтер, С. Ю. Желтов, В. А. Князь и др. – М.: ДМК Пресс, 2007. – 464 с.
5. Великий Я. О. Анализ принципа распознавания объектов на изображении методом Виолы–Джонса / Я. О. Великий // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. − 2015. – № 68 – С. 162-166.
6. Нургатин А. Р. Метод улучшения алгоритма Виолы-Джонса / А.Р. Нургатин // Математические структуры и моделирование. − 2014. − № 4(32). − С. 83-88.
7. Савченко А. В. Теоретико-вероятностная модель полутонового изображения для задачи распознавания образов без учителя на основе метода направленного перебора / А. В. Савченко // Компьютерная оптика. − 2011. – Т. 35, № 3 – С. 385-294.
8. Савченко А. В. Метод направленного перебора альтернатив в задаче распознавания полутоновых изображений / А. В. Савченко // Автометрия. – 2009. – Т. 45, № 3. – С. 90-98.
9. Мокеев В. В. О решении задачи распознавания изображений методом главных компонент и линейным дискриминантным анализом / В. В. Мокеев, С. В. Томилов // Компьютерная оптика. − 2014. – Т. 38, № 4 – С. 871-880.
10. Мокеев В. В. О повышение эффективности вычислений главных компонент в задачах анализа изображений / В. В. Мокеев // Компьютерная оптика. − 2011. – Т. 35, № 4 – С. 29-36.
11. Maes, F. Multimodality Image Registration by Maximiza- tion of Mutual Information / F. Maes, A. Collignon,D. Vandermeulen, G. Marchal, P. Suetens // IEEE Transac- tions on Medical Imaging. – 1997. – Vol. 16(2). – P. 187- 198.
12. Визильтер Ю. В. Сравнение изображений по форме с использованием диффузной морфологии и диффузной корреляции / Ю. В. Визильтер, В. С.Горбацевич, А. Ю.Рубис, О. В. Выголов // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, №2. С. 265-274.
13. Пытьев Ю. П. Методы морфологического анализа зображений / Ю. П. Пытьев, А. И. Чуличков. –М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. – 336 с.
14. Рубис А. Ю. Морфологическая фильтрация изображений на основе взаимного контрастирования / А. Ю. Рубис, М. А. Лебедев, Ю.В. Визильтер, О. В. Выголов // Компьютерная оптика. − 2016. – Т. 40, № 1 – С. 73-79.
15. Лебедев М.А. Выделение отличий на мозаичных изображениях на основе референтных фильтров / М. А. Лебедев, А. Ю. Рубис, В. С. Горбацевич, Ю. В. Визильтер, О. В. Выголов // Компьютерная оптика. − 2016. – Т. 40, № 1 – С. 80-86.
16. Визильтер Ю.В. Морфлеты: новый класс древовидных морфологических описаний формы изображений / Ю. В. Визильтер, В. С. Горбацевич, С. Ю. Желтов, А. Ю. Рубис, А. В. Воротников // Компьютерная оптика. − 2015. – Т. 39, № 1 – С. 101-108.
17. Визильтер Ю.В. Поиск объектов на изображении с использованием морфлетных описаний / Ю.В. Визильтер, В.С. Горбацевич, Б.В. Вишняков, С.В. Сидякин //Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 3. – С. 406-411.
======= REFERENCES ================
1. Patrik E. Osnovy teorii raspoznavaniya obrazov / E. Patrik; per. s angl. pod. red. B.R. Levina. – M.: Sov. radio, 1980. – 480 s.
2. Sadykhov R. KH. Obrabotka izobrazheniy i identifikatsiya ob"yektov v sistemakh tekhnicheskogo zreniya / R. KH. Sadykhov, A. A. Dudkin // Iskusstvennyy intellekt. - №3, 2006. – S. 694 - 703.
3. Vizil'ter Yu. V. Teoriya i metody morfologicheskogo analiza izobrazheniy: avtoreferat dissertatsii na soiskaniye uchenoy stepeni doktora fiziko-matematicheskikh nauk : spetsial'nost' 05.13.17 "Teoreticheskiye osnovy informatiki" / Yu. V. Vizil'ter. – Moskva. – 2008. – 32 s.
4. Obrabotka i analiz tsifrovykh izobrazheniy s primerami na LabVIEW IMAQ Vision / Yu. V. Vizil'ter, S. Yu. Zheltov, V. A. Knyaz' i dr. – M.: DMK Press, 2007. – 464 s.
5. Velikiy Ya. O. Analiz printsipa raspoznavaniya ob"yektov na izobrazhenii metodom Violy–Dzhonsa / Ya. O. Velikiy // Otkrytyye informatsionnyye i komp'yuternyye integrirovannyye tekhnologii. − 2015. – № 68 – S. 162-166.
6. Nurgatin A. R. Metod uluchsheniya algoritma Violy-Dzhonsa / A.R. Nurgatin // Matematicheskiye struktury i modelirovaniye. − 2014. − № 4(32). − S. 83-88.
7. Savchenko A. V. Teoretiko-veroyatnostnaya model' polutonovogo izobrazheniya dlya zadachi raspoznavaniya obrazov bez uchitelya na osnove metoda napravlennogo perebora / A. V. Savchenko // Komp'yuternaya optika. − 2011. – T. 35, № 3 – S. 385-294.
8. Savchenko A. V. Metod napravlennogo perebora al'ternativ v zadache raspoznavaniya polutonovykh izobrazheniy / A. V. Savchenko // Avtometriya. – 2009. – T. 45, № 3. – S. 90-98
9. Mokeyev V. V. O reshenii zadachi raspoznavaniya izobrazheniy metodom glavnykh komponent i lineynym diskriminantnym analizom / V. V. Mokeyev, S. V. Tomilov // Komp'yuternaya optika. − 2014. – T. 38, № 4 – S. 871-880.
10. Mokeyev V. V. O povysheniye effektivnosti vychisleniy glavnykh komponent v zadachakh analiza izobrazheniy / V. V. Mokeyev // Komp'yuternaya optika. − 2011. – T. 35, № 4 – S. 29-36.
11. Maes, F. Multimodality Image Registration by Maximiza- tion of Mutual Information / F. Maes, A. Collignon,D. Vandermeulen, G. Marchal, P. Suetens // IEEE Transac- tions on Medical Imaging. – 1997. – Vol. 16(2). – P. 187- 198.
12. Vizil'ter Yu. V. Sravneniye izobrazheniy po forme s ispol'zovaniyem diffuznoy morfologii i diffuznoy korrelyatsii / Yu. V. Vizil'ter, V. S.Gorbatsevich, A. Yu.Rubis, O. V. Vygolov // Komp'yuternaya optika. – 2015. – T. 39, №2. S. 265-274.
13. Pyt'yev Yu. P. Metody morfologicheskogo analiza zobrazheniy / Yu. P. Pyt'yev, A. I. Chulichkov. –M.: FIZMATLIT, 2010. – 336 s.
14. Rubis A. Yu. Morfologicheskaya fil'tratsiya izobrazheniy na osnove vzaimnogo kontrastirovaniya / A. Yu. Rubis, M. A. Lebedev, Yu.V. Vizil'ter, O. V. Vygolov // Komp'yuternaya optika. − 2016. – T. 40, № 1 – S. 73-79.
15. Lebedev M.A. Vydeleniye otlichiy na mozaichnykh izobrazheniyakh na osnove referentnykh fil'trov / M. A. Lebedev, A. Yu. Rubis, V. S. Gorbatsevich, YU. V. Vizil'ter, O. V. Vygolov // Komp'yuternaya optika. − 2016. – T. 40, № 1 – S. 80-86.
16. Vizil'ter Yu.V. Morflety: novyy klass drevovidnykh morfologicheskikh opisaniy formy izobrazheniy / Yu. V. Vizil'ter, V. S. Gorbatsevich, S.Yu. Zheltov, A. Yu. Rubis, A. V. Vorotnikov // Komp'yuternaya optika. − 2015. – T. 39, № 1 – S. 101-108.
17. Vizil'ter Yu.V. Poisk ob"yektov na izobrazhenii s ispol'zovaniyem morfletnykh opisaniy / Yu.V. Vizil'ter, V.S. Gorbatsevich, B.V. Vishnyakov, S.V. Sidyakin //Komp'yuternaya optika. – 2017. – T. 41, № 3. – S. 406-411.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 952
Abstract views: 312
Published
2017-10-09
How to Cite
[1]
H. L. Lysenko, M. H. Tarnovskyi, and L. V. Kuzmenko, “Modern trends in solving problems of detecting and recognizing objects in images”, Опт-ел. інф-енерг. техн., vol. 33, no. 1, pp. 18–23, Oct. 2017.
Issue
Section
OptoElectronic/Digital Methods and Systems for Image/Signal Processing
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
