Дегтярев Сергей Викторович, д-р технических наук, проф.
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Sergey V. Degtyarev, Dr. of Sci. (Engineering), Professor
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Криушин Евгений Александрович, аспирант
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Evgeny A. Kriushin, Post-Graduate Student
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Никулин Денис Владимирович, аспирант
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Denis V. Nikulin, Post-Graduate Student
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Иванова Елена Николаевна, канд. технических наук
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Elena N. Ivanova, Cand. of Sci. (Engineering)
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Цель исследования - исследование возможности ускорения процессов распознавания объектов на изображениях при помощи алгоритмов сегментирования данных по заданным параметрам с помощью устройства упрощённого аппаратного распознавания образов.
Методы: используется метод деления кадра при помощи устройства упрощённого аппаратного распознавания образов на наиболее подходящие под описание искомых объектов контуры. Сегментирование данных производится устройством, способным формировать массив координат, которые определяют области, отвечающие заданным параметрам. Устройство принимает ряд параметров, таких как: цветовой диапазон; форма контура; размер; допустимые отклонения формы и размера контура. Привычная схема процесса распознавания объектов модифицируется предварительной обработкой вне конечной системы, за счёт чего исчезает необходимость в таких этапах, как «Первичная обработка» и «Формирование признаков».
Результаты: сегментирование данных ускоряет процесс распознавания объектов на кадре конечной системой ввиду уменьшения области поиска. Результат скорости распознавания зависит от количества найденных объектов и их размеров. В приведенном примере результат увеличения скорости может достигать 8 раз.
Заключение: алгоритмы распознавания позволяют производить обработку значительно быстрее за счёт значительного сокращения рабочей области относительно исходного кадра. Для получения хорошего результата необходимо тщательно подбирать сам алгоритм распознавания для конечной системы либо закрашивать область кадра, которая не была определена устройством, как искомая. Это необходимо, так как большинство алгоритмов распознавания не предназначено для работы с подобным подходом.
The purpose of the research is to study the possibility of accelerating the processes of object recognition in images using algorithms for segmenting data according to specified parameters using a device for simplified hardware pattern recognition.
Methods: the method of dividing the frame, with the help of a device simplified hardware pattern recognition, into the contours most suitable for the description of the sought objects is used. Data segmentation is performed by a device capable of forming an array of coordinates that define areas corresponding to the specified parameters. The device accepts a number of parameters, such as: color range; contour shape; the size; permissible deviations in the shape and size of the contour. The usual scheme of the object recognition process is modified by preliminary processing outside the final system, due to which the need for such stages as "Primary processing" and "Formation of features" disappears.
Results: data segmentation speeds up the process of recognizing objects on a frame by the end system, due to a decrease in the search area. The speed superiority result depends on the number of objects found and their size. In a simple example given, the result of increasing the speed can be up to 8 times.
Conclusion: recognition algorithms will be able to perform processing much faster, due to a significant reduction in the working area, relative to the original frame. To obtain a good result, it is necessary to carefully select the recognition algorithm itself for the final system, or paint over the area of the frame that was not determined by the device as the desired one. This is necessary, since most recognition algorithms do not know how to work with this approach.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.