БЕЙНЕЛЕРДІ ТАНУ ӘДІСТЕРІН ЗЕРТТЕУ

Қазіргі заманғы компьютерлік техниканың жоғары деңгейіне қарамастан, қазіргі уақытқа дейін бірқатар практикалық міндеттер қалып отыр, оларды шешу айтарлықтай проблемалы болып табылады. Мұндай міндеттердің қатарына визуалды ақпаратты автоматты тану және интерпретациялау міндеті жатады. Бұл көбінесе көрінетін бейнелерді қабылдау процесін формализациялау күрделілігіне байланысты. Сондықтан адам қоршаған заттарды тану міндетін шешетін айқын жеңілдікке қарамастан, тану процесін тиімді жүзеге асыратын әдістерді, алгоритмдерді және автоматты құрылғыларды конструктивті әзірлеуге мүмкіндік беретін “әмбебап” математикалық немесе технологиялық тәсіл жоқ. Алайда, кейбір жеке жағдайлар үшін, математикалық модельдер қандай да бір практикалық міндет үшін қолайлы болып табылады, қолайлы нәтиже алуға болады. Мақалада бейнелерді танудың әдістері, таңдау алгоритмі мен сүзгілеу қажеттілігі, Вейвлет-түрлендірулері, Фурье түрлендіруі, математикалық морфология әдістері, Машинамен оқыту және шешім қабылдау әдістері қарастырылды.

1. M. Castrillón, O. Déniz, D. Hernández и J. Lorenzo, «A comparison of face and facial feature detectors based on the Viola–Jones general object detection framework,» International Journal of Computer Vision, № 22, pp. 481-494, 2011.

2. Y.-Q. Wang, «An Analysis of Viola-Jones Face Detection Algorithm,» IPOL Journal, 2013.

3. Дж Т., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. − 1978.

4. Вудс Р., Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений //М.: Техносфера. − 2005.

5. Дж. Ту, Р. Гонсалес, Математические принципы распознавания образов, Москва: “Мир” Москва, 1974.

6. Khan, H. Abdullah и M. Shamian Bin Zainal, «Efficient eyes and mouth detection algorithm using combination of viola jones and skin color pixel detection» International Journal of Engineering and Applied Sciences, № Vol. 3 № 4, 2013.

7. V. Gaede и O. Gunther, «Multidimensional Access Methods,» ACM Computing Surveys, pp. 170-231, 1998.

8. Черногорова, Ю. В. методы распознавания изображений / Ю. В. Черногорова. − Текст: прямой, электронный // молодой ученый. − 2016. − № 28(132). − С. 40-43. − URL: https://moluch.ru/archive/132/36964/ (дата подачи заявления: 25.04.2020).