name: Программные средства с использованием методов и алгоритмов кратномасштабного вейвлет анализа для обработки и поиска изображений
keyword_list: КРАТНОМАСШТАБНОГО ВЕЙВЛЕТ АНАЛИЗ, ВЕЙВЛЕТ-ПРИЗНАКИ, ОБОБЩАЮЩАЯ СПОСОБНОСТЬ, АЛГОРИТМ ЛЕВЕНБЕРГА-МАРКВАРДТА, ВЕЙВЛЕТ-НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
abstract: Диссертационная работа посвящена актуальной теме обработки и поиска изображений, в частности задаче распознавания и классификации лиц. Актуальность темы обусловлена большим интересом к автоматизированным системам контроля доступа на предприятия, социальные и транспортные объекты, системам анализа данных видеонаблюдения в целях, например, поисков преступников.Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов обработки и поиска изображений на основе кратномасштабного вейвлет анализа, позволяющего увеличить точность распознавания практически до 100% и улучшить обобщающую способность метода.Научная новизна диссертационной работе определяется следующими положениями.  Разработан алгоритм построения признаков изображений с помощью дерева коэффициентов приближений в различных масштабах вейвлет-преобразования, позволяющий сократить размерность векторов признаков и увеличить точность классификации изображений. Использован метод сингулярного разложения матрицы изображения, который совместно с вейвлет анализом, позволяет эффективно устранить негативное влияние шумов, и получить более чёткие границы объектов на зашумлённом изображении. Разработан метод поиска похожих изображений, основанный на вейвлет-преобразовании и Марковской цепи, позволяющий выделить большее количество похожих изображений, по сравнению с классическими алгоритмами, и одновременно обеспечить полноту и более высокую схожесть выделенных изображений по сравнению с перцептивным хеш-алгоритмом. Разработан метод распознавания лиц на основе вейвлет-признаков и скрытой Марковской модели, который позволяет сократить время обучения, а при добавлении новых образцов не требуется повторного обучения существующих. Разработан метод распознавания лиц на основе вейвлет-признаков и вейвлет-нейронных сетей, позволяющий сократить время сходимости сети, увеличить точность распознавания лиц и обобщающую способность к переобучению при использовании алгоритма Левенберга-Марквардта для обучения вейвлет-нейронных сетей.В первой главе диссертации представлен алгоритм для извлечения признаков изображений. Во второй главе предложен метод для обнаружения границ объектов на зашумлённом изображении. В третьей главе построена новая модель для поиска похожих изображений из базы данных. В четвертой главе представлены два методы для распознавания лиц, один метод основан на скрытой Марковской модели, а другой - на вейвлет-нейронных сетях. В заключении подводятся итоги диссертационного исследования, излагаются его основные выводы и обобщающие результаты.
chairman_dissertation_council.surname: Иванов И.П.
chairman_dissertation_council.position: заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Александров А. А.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
speciality_codes.code: 05.13.11
supervisors.fio: Петросян О.Г.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Метрология и метрологическое обеспечение
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Хачумов В.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Виноградов А.Н.
opponents.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МГТУ им. Н.Э. Баумана
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего  образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана" (национальный исследовательский университет)"
protection_organization.ogrn: 1027739051779
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: МГТУ им. Н.Э. Баумана
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего  образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана" (национальный исследовательский университет)"
author_organization.ogrn: 1027739051779
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения