Science and Global Studies: тезисы докладов VІ Международной научной конференции (Прага, Чехия, «28» февраля 2021 года)

Научные исследования: парадигма инновационного развития: тезисы докладов VІ Международной научной конференции (Прага, Чехия, «15» февраля 2021 года)

Козловский А. Н. Алгоритм обнаружения вершины угла на основе аппроксимации контура бинарного изображения // Международный научный журнал "Интернаука". - 2018. - №20. https://doi.org/10.25313/2520-2057-2018-20-4379

Аннотация: В данной работе предложен алгоритм фильтрации сообщений электронной корреспонденции. Решение основано на использовании теоремы Байеса. Анализ содержимого задействует базу данных лингвистической лаборатории, которая регулярно обновляется. По результатам анализа сообщение удаляется, либо помечается специальным образом (если оно содержит спам) либо же остаётся на сервере и проходит дальше.

Ключевые слова: спам-фильтр, условная вероятность, теорема Байеса.

Аннотация: Задача распознания объекта изображения является одной из актуальных в современной цифровой обработки изображений. В статье рассматривается улучшение разработанного автором алгоритма распознавания простого объекта изображения. Усовершенствована система трейс-, диаметральных и круговых функционалов. В частности, разработан новый набор диаметральных функционалов, для более точного и быстро действенного распознавания.

Ключевые слова: контурный анализ, объект изображения, вершина угла, распознавание.

Аннотация: Задача обнаружения характерной черты изображения является одной из центральных проблем цифровой обработки изображений. В статье рассматривается улучшение разработанного автором алгоритма обнаружения вершины угла объекта изображения на основе аппроксимации контура бинарного изображения векторами. В частности, представлены новые правила аппроксимации контура бинарного изображения направленными отрезками, для более точного и быстро действенного обнаружения вершины угла. Приводится краткий обзор основных алгоритмов обнаружения характерной черты изображения. Дается сравнительная оценка этих алгоритмов.

Ключевые слова: сегментация изображения, контурный анализ, объект изображения, характерная черта изображения, вершина угла.

Аннотация: Задача сегментации изображения является центральной проблемой цифровой обработки изображений. Рассмотрены разработанные автором математические модели объекта изображения на основе контурного анализа – элементарный и простой объекты. В их основе лежат представление объекта изображения его границей и предложенное автором определение декомпозиционного множества замкнутых контуров объекта изображения.

Ключевые слова: сегментация изображения, контурный анализ, объект изображения.