Article

Article title INVESTIGATION OF THE PROPERTIES OF IMAGES SIGN REPRESENTATION IN THE PATTERN RECOGNITION PROBLEMS
Authors A.V. Goncharov
Section SECTION IV. MATHEMATICAL METHODS OF THE ARTIFICIAL INTELLECT
Month, Year 08, 2009 @en
Index UDC 004.932.72
DOI
Abstract The new general definition of the sign representation of images is introduced. Examples of sign representations with different partial order relations are presented. Investigation of invariant transforms of the sign representation is carried out and it is shown, that they are form group structure. It is also shown that images with the same sign representation form a convex polyhedral cone.

Download PDF

Keywords Pattern recognition; Sign representation of images; Invariant transform.
References 1. Болдин М.В. Знаковый статистический анализ линейных моделей / Болдин М.В., Симонова Г.И., Тюрин Ю.Н. – М.: Наука. Физматлит, 1997. – 288 с.
2. Goncharov A. Pseudometric Approach to Content Based Image Retrieval and Near Duplicates Detection. / Goncharov A. Melnichenko, A. // Российский семинар по оценке методов Информационного Поиска. Труды РОМИП 2007-2008. 2008. – С. 120-134.
3. Я. Кисель. Mail.Ru на РОМИП 2008.Алгоритм поиска нечетких дубликатов в коллекции изображений. // Российский семинар по оценке методов информационного поиска. Труды РОМИП 2007-2008, 2008. – С. 170-173.
4. Foo J. Detection of near-duplicate images for web search. / Foo, J., Zobel, J., Sinha, R., Tahaghoghi, S. // CIVR '07: Proceedings of the 6th ACM international conference on Image and video retrieval, New York, NY, USA, 2007. – P. 557 – 564.
5. Wang Z. Filtering image spam with near-duplicate detection / Wang Z., Josephson W. Lv Q., Charikar M., Li K. // In Proceedings of the Fourth Conference on Email and AntiSpam, CEAS’2007, 2007.
6. Floyd R. Algorithm 97: Shortest path. 1962.
7. Toroslu, I. The Strong Partial Transitive-Closure Problem: Algorithms and Performance Evaluation. / Toroslu, I., Qadah, G. // IEEE Trans. on Knowl. and Data Eng., 8(4), 1996. – P. 617 - 629.
8. Липскии В. Комбинаторика для программистов. – М.: Мир, Пер. с полького, 1988.
9. Гоголь А. Телевидение / Гоголь А. Джакония В. Учебник для depов. – М.: Радио и связь, 2004.
10. Гончаров А. Детекция лиц на основе каскадной классификации // «Системный анализ и информационные технологии» САИТ-2007, ЛКИ, 2007. – C. 204 - 206.
11. Гончаров А. Применение матрицы изменения яркости в задаче распознавания образов. Материалы Второй Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления», ТТИ ЮФУ, 2007. – С. 100 – 102.
12. Гончаров А., Влияние освещенности на качество распознавания фронтальных лиц. / Гончаров, А., Каркищенко, А. // Известия ЮФУ. Технические науки. - № 4(81). - 2008. – C. 82 – 92.
13. Goncharov A. Comparison of high-level and low-level face recognition methods.
/ Goncharov A., Gubarev V // Pattern recognition and image analysis: new information technologies (PRIA-9-2008), 2008. – C. 178–181.
14. Гончаров А. Поиск портретных изображений по содержанию. / Гончаров А., Горбань А., Каркищенко А., Лепский А. // Интернет-математика 2007: Сборник работ участников конкурса, 2007. – C. 56–64.
15. Gonzalez R. Digital Image Processing. / Gonzalez, R. Woods, R. Prentice Hall, 2002.
16. Черников С. Линейные неравенства. – М.: Наука, 1968.

Comments are closed.