Идентификация, распознавание и классификация микрообъектов на основе разрежения точек изображения
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье разработаны научно – методические основы оптимизации процессов идентификации, распознавания, классификации микрообъектов на основе использования характеристик компонентов в структуре изображения. Предложены инструменты извлечения статистических, динамических, морфологических характеристик и метода разрежения избыточных точек на поверхности микрообъектов. Разработаны модифицированные алгоритмы обучения сети с инструментами настройки значений переменных, контроля погрешности по границам допустимых значений, учета стационарного, квази – стационарного и нестационарного поведения точек изображений при формировании обучающих наборов. Эффективность алгоритмов исследована по критериям среднеквадратической погрешности и скорости обработки информации. Разработан программный комплекс визуализации, распознавания, классификации изображений пыльцевых зерен, реализации которого протестированы при условиях априорной недостаточности, неопределенности и нестационарности процессов.
Информация о статье
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Vizil'ter, YU.V. (2010). Obrabotka i analiz izobrazheniy v zadachakh mashinnogo zreniya: Kurs lektsiy i prakticheskikh zanyatiy. - M.: Fizmatkniga, 672 s.
Jumanov I.I., Safarov R.A., Djumanov O.I. Optimization of micro-object identification by correcting distorted image points //2023 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustry-Con). – IEEE, 2023. – С. 83-88. DOI: 10.1109/SmartIndustryCon57312.2023.10110801.
Bezuglov D.A., Rytikov S.YU., Yukhnov V.I., Shvidchenko S.A. (2012). Vydeleniye konturov izobrazheniy s ispol'zovaniyem metoda veyvlet - differentsirovaniya // Sovremennyye problemy radioelektroniki: IV mezhdunarodnaya nauchnaya konferentsiya, g. Rostov na Donu, s. 203-212.
Malanin V.V., Poloskov I.Ye. (2005). Metody i praktika analiza sluchaynykh protsessov v dinamicheskikh sistemakh. Izd-vo: RKHD, 314 s.
Jumanov, Isroil I., and Rustam A. Safarov. "Improving the efficiency of recognition of micro-objects based on the use of redundant information structures of images." AIP Conference Proceedings. Vol. 2700. No. 1. AIP Publishing, 2023. https://doi.org/10.1063/5.0124901.
Shashev D.V. (2016). Obrabotka izobrazheniy v intellektual'nykh meditsinskikh robototekhnicheskikh sistemakh // Informatsionno-izmeritel'naya tekhnika i tekhnologii, Tomsk, S. 544 - 550.
Jumanov I.I., Safarov R.A., Djumanov O.I. Mechanisms for using image properties and neural net-works in identification of micro-objects //2022 IEEE 16th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). – IEEE, 2022. – С. 1-6. DOI: 10.1109/AICT55583.2022.10013633.
Osovskiy S. (2002). Neyronnyye seti dlya obrabotki informatsii. — M.: Finansy i statistika, -304 s.
Dzhumanov, O.I. (2016). Metody adaptivnoy obrabotki dannykh naosnove mekhanizmov gibridnoy identifikatsii s nastroykoy parametrov modeley nestatsionarnykh ob"yektov. Problemy informatiki, (2 (31)), 13-20.
Kuznetsov, V.I. (2008). Adaptivnaya fil'tratsiya v zadachakh parametricheskoy identifikatsii nestatsionarnykh dinamicheskikh sistem. Dvoynyye tekhnologii, (1), 29-34.
Jumanov, I.I., Djumanov, O.I., Safarov, R.A. (2021). Mechanisms for optimizing the error control of micro-object images based on hybrid neural network models // AIP Conference Proceedings, 2021, 2402, 030018. https://doi.org/10.1063/5.0074019.
Krichevskiy, M.L., Martynova, YU.A. (2022). Vybor varianta razvitiya predpriyatiya metodami mashinnogo obucheniya. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki, 12(2), 1099-1110.
Bayev N.O. (2017). Ispol'zovaniye metoda opornykh vektorov v zadachakh klassifikatsii // Mezhdunarodnyy zhurnal informatsionnykh tekhnologiy i energoeffektivnosti. T. 2(2). S. 17-21.
Roslyakov, A.V., Pal'mov, S.V., Glushak, Ye.V. (2019). Issledovaniye metodov iskusstvennogo intellekta dlya postroyeniya klassifikatsionnoy modeli uspeshnosti realizatsii tranzaktsii v seti obshchekanal'noy signalizatsii. Modelirovaniye, optimizatsiya i informatsionnyye tekhnologii, 7(3), 23-23.
Nedel'ko, V.M. (2014). Regressionnyye modeli v zadache klassifikatsii. Sibirskiy zhurnal industrial'noy matematiki, 17(1), 86-98.
Grzhibovskiy, A.M. (2008). Vybor statisticheskogo kriteriya dlya proverki gipotez. Ekologiya cheloveka, (11), 48-57.
Potapkin, K.O. (2018). Iskusstvennyye neyronnyye seti. Neyronnaya set' Khopfilda. In XLVI Ogarovskiye chteniya (pp. 315-320).
Manzhula, V.G., Fedyashov, D.S. (2011). Neyronnyye seti Kokhonena i nechetkiye neyronnyye seti v intellektual'nom analize dannykh. Fundamental'nyye issledovaniya, 4, 108-114.
Aloshin, N.A. (2020). Seti radial'nykh bazisnykh funktsiy. In European Scientific Confer-ence (pp. 11-13). [20] Greshilov, A.A. (2014). Matematicheskiye metody prinyatiya resheniy. Izdatel'stvo MGTU im. NE Baumana.
Jumanov, I.I., Safarov, R.A. (2024). Control of Distorted Image Points Based on the Mechanism of Identification of a Micro-object with a Cosine Transform. In: Aliev, R.A., et al. 12th World Confer-ence “Intelligent System for Industrial Automation” (WCIS-2022). WCIS 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 912. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-53488-1_24.
Zubakin, I.A., Fakhmi, SH.S. (2008). Obzor metodov kodirovaniya i dekodirovaniya izobrazheniy. Voprosy radioelektroniki. Seriya: Tekhnika televideniya, (1), 13-41.
Jumanov, I.I., Safarov, R.A. (2023). Optimization of Identification and Recognition of Micro-objects Based on the Use of Specific Image Characteristics. In: Hu, Z., Zhang, Q., He, M. (eds) Advances in Artificial Systems for Logistics Engineering III. ICAILE 2023. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 180. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36115-9_44.
Osharovskaya, E.V., Samus, N.S. (2015). Statistical coding of 3D image mesh topology. Vimiryuvalna and calculating technology in technological processes, (1), 248-251.
Jumanov, I. I., O. I. Djumanov, and R. A. Safarov. "Algorithmic synthesis of computational schemes for optimization of identification and image recognition of micro-objects." Artificial Intelligence, Blockchain, Computing and Security Volume 2. CRC Press, 2024. 629-636.