Исследование инвариантных корреляционных фильтров в задачах распознания образов на изображениях

Abstract

Выпускная квалификационная работа 104с., 13 рис., 45 табл., 16 источников.

Ключевые слова: MACE, ASEF, ИНВАРИАНТНЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ ФИЛЬТР, MNIST, FERET. Объектом исследования являются алгоритмы, которые относятся к классу методов сравнение с шаблоном, по распознаванию базы рукописных цифр и поиску зрачков. Цель работы – провести сравнительный анализ работы корреляционных фильтров, при решении задачи распознавания рукописных цифр и поиска зрачков на изображениях лиц. В процессе работы над диссертацией был проведен обзор существующих корреляционных фильтров, в результате чего для реализации были выбраны фильтры MACE и ASEF, Автором была разработана программа, реализующая выбранные фильтры и проведены численные эксперименты по распознавания рукописных цифр и детектированию зрачков на изоб

Final qualifying work 104c., 13 fig., 45 tab., 16 sources.

Keywords: MACE, ASEF, INVARIANT correlation filters, MNIST, FERET. Object of research are algorithms that belong to a class of methods pattern matching, recognition of handwritten digits database and search pupils. Purpose - to conduct a comparative analysis of the correlation filters in solving the problem of recognition of handwritten digits and search pupils to individual images. While working on his thesis, a review of the existing correlation filters, as a result of the implementation of filters MACE and ASEF have been chosen, the author has developed a program that implements the selected filters and numerical experiments for handwritten digits recognition and detection of the pupil in the images. The paper presents algorith