RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2018, том 42, выпуск 2, страницы 273–282 (Mi co504)

Эта публикация цитируется в 6 статьях

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Теоретические основы гипертрейс-преобразования: техника сканирования, математический аппарат и экспериментальная проверка

Н. Г. Федотовa, А. А. Сёмовb, А. В. Моисеевa

a ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
b ООО «КОМХЭЛФ», Пенза, Россия

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

DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-2-273-282



© МИАН, 2024