procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»10.35266/1999-7604-2024-2-10procyber-593Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИEngeneeringСПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ПЛОСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХMETHOD FOR FORMING ORTHOGONAL FEATURES FOR OBJECT RECOGNITION IN FLAT IMAGEShttps://orcid.org/0000-0003-1848-8174ХрамовВладимир ВикторовичKhramovVladimir V.

кандидат технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник

Candidate of Sciences (Engineering), Docent, Leading Researcher

vxpamov@inbox.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1895-0077МитясоваОльга ЮрьевнаMityasovaOlga Yu.

кандидат технических наук

Candidate of Sciences (Engineering)

Южный университет (ИУБиП), Ростов-на-ДонуРоссияSouthern University (IMBL), Rostov-on-DonRussian FederationООО «Бизнес ИТ», Ростов-на-ДонуРоссияOOO Business IT, Rostov-on-DonRussian Federation2024200620242327680Copyright © Храмов В.В., Митясова О.Ю., 20242024Храмов В.В., Митясова О.Ю.Khramov V.V., Mityasova O.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/593

В работе рассмотрен такой важный аспект компьютерного зрения, как формирование признаков распознавания объектов, в системах технического зрения. Подобные системы, нашедшие широкое применение в различных отраслях промышленности, дают возможность получить большой объем быстро собираемой информации. При этом cобирается информация о свойствах наблюдаемых объектов, в число которых зачастую относят перемещение, а также геометрические параметры их формы. Авторами предлагается использование признаков распознавания объектов, в основе которых лежат ортоэкспоненциальные функции и которые сохраняют в себе информацию о форме исследуемого объекта. Для контуров некоторых правильных геометрических фигур приведены примеры вычисленных комплексных значений элементов матрицы формы, получаемой на основе коэффициентов разложения рассматриваемых в работе ортоэкспоненциальных функций.

The study discusses such an important aspect of computer vision in technical vision systems as object recognition features formation. Such systems, which are widely applied in a variety of industries, allow for the rapid acquisition of a vast amount of information. At the same time, information about the observed objects’ properties, which often include movement, as well as the geometric parameters of their shape, is collected. The authors propose using object recognition features, which are based on orthoexponential functions and which retain information about the studied object’s shape. Examples of calculated complex values of the shape matrix’s elements are presented for some regular geometric shapes’ contours. The shape matrix is obtained based on the decomposition coeffi cients of orthoexponential functions discussed in the study.

контуры объектовпризнаки распознаванияробототехнические системымашинное зрениеobjects’ contoursrecognition featuresrobotic systemsmachine visionReferencesДолгин Ю. Н., Васильев Г. И., Храмов В. В. Выбор информационных признаков для распознавания некоторых многомерных сигналов // Проектирование и применение микроэлектронных специализированных вычислителей : сб. науч. тр. М. : МИЭТ, 1985. С. 82–86.Долгин Ю. Н., Васильев Г. И., Храмов В. В. Выбор информационных признаков для распознавания некоторых многомерных сигналов // Проектирование и применение микроэлектронных специализированных вычислителей : сб. науч. тр. М. : МИЭТ, 1985. С. 82–86.Kramarov S., Khramov V. Methodology of formation of unite geo-informational space in the region // Modern Information Technology and IT Education. SITITO 2018 : Proceedings of the International Conference / Sukhomlin V., Zubareva E., eds. 2020. P. 309‒316. DOI 10.1007/978-3-030-46895-8_24.Kramarov S., Khramov V. Methodology of formation of unite geo-informational space in the region // Modern Information Technology and IT Education. SITITO 2018 : Proceedings of the International Conference / Sukhomlin V., Zubareva E., eds. 2020. P. 309‒316. DOI 10.1007/978-3-030-46895-8_24.Абдуллаева А. М., Аверченко Е. В., Александрова Т. С. и др. Возможности сочетания естественного и искусственного интеллектов в образовательных системах. М. : Изд. центр РИОР, 2023. 232 с.Абдуллаева А. М., Аверченко Е. В., Александрова Т. С. и др. Возможности сочетания естественного и искусственного интеллектов в образовательных системах. М. : Изд. центр РИОР, 2023. 232 с.Akperov I. G., Khramov V. V. Development of instruments of fuzzy identifi cation of extended objects based on the results of satellite monitoring // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Vol. 896. P. 325‒332. DOI 10.1007/978-3-030-04164-9_44.Akperov I. G., Khramov V. V. Development of instruments of fuzzy identifi cation of extended objects based on the results of satellite monitoring // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Vol. 896. P. 325‒332. DOI 10.1007/978-3-030-04164-9_44.Акперов И. Г., Акперов Т. И., Александрова Т. С. и др. Программа для формирования признаков контурного распознавания и идентификации информационных объектов : программа для ЭВМ № 2023680950 Российская Федерация, № 2023668703 ; заявл. 11.09.2023 ; опубл. 11.10.2023 ; заявитель ЧОУ ВО «Южный университет (ИУБиП)». URL: https://onlinepatent.ru/oftware/2023680950/ (дата обращения: 14.05.2024).Акперов И. Г., Акперов Т. И., Александрова Т. С. и др. Программа для формирования признаков контурного распознавания и идентификации информационных объектов : программа для ЭВМ № 2023680950 Российская Федерация, № 2023668703 ; заявл. 11.09.2023 ; опубл. 11.10.2023 ; заявитель ЧОУ ВО «Южный университет (ИУБиП)». URL: https://onlinepatent.ru/oftware/2023680950/ (дата обращения: 14.05.2024).Lindenbaum T., Belyaev A., Grebenyuk E. et al. The method of identifying a person in formation of an educational trajectory // INTERAGROMASH 2022 : Proceedings of the XV International Scientific Conference, March 2‒4, 2022, Rostov-on-Don. Rostov-on-Don, 2023. P. 1323‒1332. DOI 10.1007/978-3-031-21219-2_148.Lindenbaum T., Belyaev A., Grebenyuk E. et al. The method of identifying a person in formation of an educational trajectory // INTERAGROMASH 2022 : Proceedings of the XV International Scientific Conference, March 2‒4, 2022, Rostov-on-Don. Rostov-on-Don, 2023. P. 1323‒1332. DOI 10.1007/978-3-031-21219-2_148.Дедус Е. Ф., Храмов В. В. Система признаков распознавания контуров произвольной формы // Тематический научно-технический сборник. Т. 2. М. : Изд-во Министерства обороны СССР, 1988. С. 21–23.Дедус Е. Ф., Храмов В. В. Система признаков распознавания контуров произвольной формы // Тематический научно-технический сборник. Т. 2. М. : Изд-во Министерства обороны СССР, 1988. С. 21–23.Akperov G. I., Grigoriev S. G., Işiklar A. et al. Cognitive modeling of university management support as a human-machine system // Informatics and Education. 2024. Vol. 39, no. 1. P. 65‒73. DOI 10.32517/0234-0453-2024-39-1-65-73.Akperov G. I., Grigoriev S. G., Işiklar A. et al. Cognitive modeling of university management support as a human-machine system // Informatics and Education. 2024. Vol. 39, no. 1. P. 65‒73. DOI 10.32517/0234-0453-2024-39-1-65-73.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.