journal.isu.ru

Начальная страница

Конечная страница

УДК

Раздел
     

Файл
Скачать Изменить файл

Название RU

Авторы RU

Аннотация RU
<p>Рассмотрена задача анализа плоских контурных изображений в рамках логико-эвристической парадигмы. Рассматривается модель представления растрового контурного изображения как системы дуг и связей дуг. Каждая дуга связана с другой дугой через отношение связи дуг. Дуги и связи дуг представляют собой простейшие элементы с заданным набором свойств. В базовой модели дуга обладает двумя свойствами — градусная мера дуги и направления обхода (по часовой, против часовой стрелки). В работе вводится новая расширенная модель представления растрового контурного изображения. В новой модели расширяется понятия дуги. К дуге добавляется новое свойство — относительная (относительно других дуг образующих систему данного изображения) длина дуги. Приведен алгоритм построения новой модели на основе скелетизированного изображения. Разобраны особенности построения универсального дерева образцов для расширенной системы. Приведена процедура сведения дерева образцов для расширенной модели к дереву образцов базовой модели. Приведены некоторые оценки сложности алгоритмов преобразования растровых изображений и алгоритмов сведения расширенного дерева образцов к базовому. Приводятся оценки сложности базовых алгоритмов распознавания. Получены результаты, свидетельствующие о том, что введение расширенной модели никак не влияет на сложность базовых алгоритмов распознавания. Выдвинуто предположение, что добавление любого конечного числа характеристик к представлению дуги никак не повлияет на сложность распознавания. Предложен новый способ уменьшения количества образцов в дереве образцов путем реализации процедуры детализации образца, заключающийся в удалении из образца дуг, чьи относительные размеры меньше некоторого порогового значения.</p>

Ключевые слова RU

Литература RU
1. Мартьянов В. И. Комбинаторные задачи высокой сложности и анализ плоских контурных изображений / В. И. Мартьянов, М. Д. Каташевцев // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Математика. – 2013. – №4. – С. 31–47. 2. Каташевцев М. Д. Волновая скелетизация / М. Д. Каташевцев // Вестн. Иркут. гос. техн. ун-та. – 2013. – № 7. – C. 89–92. 3. Обзор приложений логико-эвристических методов решения комбинаторных задач высокой сложности / В. И. Мартьянов, В. В. Архипов, М. Д. Каташевцев, Д. В. Пахомов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование / ИрГУПС. – 2010. – № 4(28). – С. 61–67. 4. Гери М. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи / М. Гери, Д. Джонсон. — М. : Мир, 1982. – 419 с. 5. Мальцев А. И. Алгебраические системы / А. И. Мальцев. – М. : Наука, 1967. – 324 с. 6. Беллман Р. Динамическое программирование / Р. Беллман. — М. : Изд-во иностр. лит., 1960. – 400 с.

Название EN

Авторы EN

Аннотация EN
<p>The article considers to the problem of analysis of sketch images within the logical-heuristic paradigm. A model representation of raster contour image as a system of arcs and links arcs. Each arc is connected to another arc through the linked arcs relation. Arcs and arcs relations represent as primitives with a given set of properties. In the basic model the arc has two properties - degree measure of the arc and the direction of traversal (clockwise or counterclockwise). This paper introduces a new extended model of representation of raster contour image. The new model extends the concept of the arc by adding a relative arc length (relative to other arcs forming the system of arcs of the image). We are considering an algorithm for constructing a new model based on skeletizated image. We present procedure of the reduction of the samples tree for the extended model to the samples tree of the base model. Reviewed estimates of the complexity of new algorithms. Provides estimates of the complexity of the basic recognition algorithms. The results showing that the introduction of the extended model does not affect the complexity of the basic recognition algorithms. It is suggested that the addition of any finite number of features to arc concept design wont affect the complexity of recognition. Offered the new method of the reducing the number of samples in the samples tree as implementation of the detailing procedure, comprising removing from a sample the arcs whose relative size is less than some userdefined threshold.</p>

Ключевые слова EN

Литература EN
1. Martyanov V.I., Katashevtsev M.D. Combinatorial problems of high complexity and analyse of sketch images [Kombinatornye zadachi vysokoj slozhnosti i analiz ploskih konturnyh izobrazhenij], Izvestija Irkutskogo GosudarstvennogoUniversiteta Ser. "Matematika 2013, no. 4, pp. 31-47. 2. Katashevtsev M.D. Wave Skeletization [Volnovaja skeletizacija], Vestnik Irkutskogo Gosudarstvennogo Tehnicheskogo Universiteta, 2013, no. 7, pp. 89-92. 3. Martyanov V.I., Arkhipov V.V., Katashevtsev M.D., Pakhomov D.V. Logical heuristic methods for solving combinatorial problems of high complexity. Applications review [Obzor prilozhenij logiko-jevristicheskih metodov reshenijakombinatornyh zadach vysokoj slozhnosti], Sovremennye tehnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie. [Modern technologies. System analysis. Modeling.] IRGUPS., 2010, no. 4(28), pp. 61-67. 4. Garey M., Johnson D. Computers and Intractability [Vychislitel’nye mashiny i trudnoreshaemye zadachi]. Moscow, Mir, 1982. 5. Malcev A.I. Algebraic Systems [Algebraicheskie Sistemi]. Moscow, Nauka, 1967. 6. Bellman R. Dynamic programming [Dinamicheskoe programmirovanie]. Moscow foreign papers publishing, 1960.