Журналы
Email: Пароль: Войти Регистрация
E-mail: vitrums@gmail.com

Аспирант Санкт-Петербургского государственного университета.

Статьи автора:

В статье исследуется применимость двух быстрых рандомизированных алгоритмов обнаружения объектов на аэрофотоснимках, основанных на поиске максимума корреляции. Первый алгоритм - FAsT-Match - используется для решения задач обнаружения в условиях произвольных аффинных преобразований. Второй - Ciratefi - имеет меньшую вычислительную сложность, однако, инвариантен лишь к вращению и масштабированию. Алгоритмы запрограммированы на языке C++ и реализованы под традиционную архитектуру последовательного выполнения команд и в среде параллельных вычислений CUDA 5.5. Проведенный сравнительный анализ для различных примеров показывает преимущества того или иного алгоритма в зависимости от относительных размеров шаблонов и оптических свойств линзы камеры. С. 27-45.

The article explores the applicability of two fast randomized algorithms for detecting objects in aerial photos. They are based on a search for the maximum correlation. The first algorithm FAsT-Match is used to solve the problems of detection in the conditions of arbitrary affine transformations. The second one Ciratefi has lower computational complexity, however, it is only invariant to rotation and scaling. Algorithms were programmed in C++ and implemented for traditional architecture of sequential command execution as well, as for the environment of parallel computations CUDA 5.5. The comparative analysis of the various examples demonstrate the advantages of one or another algorithm depending on the relative sizes of the templates and the optical properties of the camera lens.

Ключевые слова: рандомизированные измерения, распознавание образов, метод максимума корреляции.
Keywords: randomized measurements, pattern recognition, template matching.
Для пополнения баланса выберите страну, оператора и отправьте СМС с кодом на указанный номер. Отправив одну смс, вы получаете доступ к одной статье.
Закрыть