Метричні ознаки в двовимірному та тривимірному просторі

Abstract

В даній роботі розглядається один із етапів розпізнавання зображення, кодування та аналіз інформації, що успішно використовується в методах штучного інтелекту. Запропонований символьний опис зображення «центр-образ» представляється в ущільненому вигляді та передбачає більш прості перетворення для виділення метричних ознак. Створені еталони, що враховують властивості математичної моделі, розширюють інформаційний простір ознак, який прийнятний для аналізу плоских та просторових образів в технічних засобах. Для апаратурної реалізації в кожному конкретному випадку слід вибирати компромісні варіанти та забезпечувати обробку зображення в системах реального часу. Реалізація блока обробки в таких системах розпізнавання з використанням нанотехнологій дозволяє досягати високої продуктивності, забезпечувати високу швидкість, інформаційну щільність, широку полосу частот пропускання та малі витрати на передачу.

В данной работе рассматривается один из этапов распознавания изображений, кодирование и анализ информации, который успешно используется в методах искусственного интеллекта. Предложенное символьное описание изображения «центр-образ» представляется в сжатом виде и предусматривает более простые преобразования для выделения метрических признаков. Созданные эталоны, учитывающие свойства математической модели, расширяют информационное пространство признаков, которые приемлемы для анализа плоских и пространственных образов в технических средствах. Для аппаратурной реализации в каждом конкретном случае следует выбирать компромиссные варианты и обеспечивать обработку изображения в системах реального времени. Реализация блока обработки в таких системах распознавания с использованием нанотехнологий позволяет достигать высокой производительности, обеспечивать высокую скорость, информационную плотность, широкую полосу частот пропускания и малые затраты на передачу.

In this paper, one of the stages of image recognition, coding and analysis of information that is successfully used in artificial intelligence methods is considered. The proposed symbolic description of the image the "center-pattern" is presented in a compressed form and provides simpler transformations for the allocation of metric features. The created standards, that consider the properties of the mathematical model, expand the information space of features that are acceptable for analyzing flat and spatial images in technical devices. For hardware implementation in each specific case choose compromise options and provide image processing in real-time systems. The implementation of the processing unit in such recognition systems using nanotechnology allows achieving high performance, providing high speed, information density, wide bandwidth and low transmission costs.