Аннотация:
В статье последовательно описывается теоретическая основа нового геометрического метода анализа и распознавания трехмерных (3D) изображений. Дается описание техники сканирования для формирования гипертрейс-преобразования и его математическая модель. Данный метод в отличие от существующих позволяет анализировать 3D-изображения без предварительного их упрощения или построения проекций на плоскости, анализируя непосредственно их трехмерную форму. Обоснован выбор сканирующего инструмента и построение опорной сетки на сфере, необходимой для решения проблемы инвариантности распознавания 3D-изображения к повороту. Разработан математический аппарат стохастической реализации техники сканирования на основе стохастической геометрии и функционального анализа. Введен новый математический инструмент для анализа 3D-изображений – гипертрейс-матрица, позволяющий распознавать пространственные объекты сложной формы и структуры благодаря построению единой математической модели 3D-изображения. Представлено описание нового типа признаков 3D-изображений, имеющих аналитическую структуру, – гипертриплетные признаки, благодаря аналитической структуре которых возможна автоматическая генерация большого количества признаков с заранее заданными свойствами. Рассматриваются результаты экспериментальной проверки, демонстрирующие точность вычисления признаков для распознавания 3D-изображения и доказывающие адекватность разработанного математического аппарата.
Ключевые слова:распознавание 3D-изображений, геометрическое гипертрейс-преобразование, сетка параллельных плоскостей, стохастическое сканирование, аналитическая структура признака, гипертрейс-матрица, инвариантность распознавания.
Поступила в редакцию: 09.08.2017 Принята в печать: 16.10.2017