Параметрическая оптимизация идентификации при распознавании изображений пыльцевых зерен

Разработаны методы оптимизации идентификации пыльцевых зерен с использованием статистических, динамических, текстурных и специфических характеристик изображений. Исследованы точечная и нелинейная проверки соответствия контуров вводимого и эталонного объектов – изображений пыльцевых зерен и регулирования растровых параметров. Реализованы механизмы редукции нулевых точек контура, уменьшения размерности растров, масштабирования, порогового и уровневого контроля, кодировании и размещения изображений микрообъектов на основе пирамидальной модели, отбора опорных точек контура, когнитивного анализа, поиска точек с отжигом, запретом, на основе стохастического моделирования по усеченной цепи Маркова. Реализован компьютерный комплекс идентификации на языке С++ в среде параллельных вычислений «CUDA» для распознавания, классификации и си-стематизации пыльцевых зерен.

Hali tarjima qilinmagan