title: Automation of  training set preparation in classifying similar images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Епифанов Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Патин Михаил Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Patin Mikhail
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grishkin Valerii Mikhаilovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:16:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:16:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010290
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12042
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Существуют методы, которые позволяют, хоть и при использовании в ограниченном круге задач компьютерного зрения, получить информацию об общем характере изображений. Данные методы основаны на поиске особенностей изображений – особых точек и дескрипторов. Их идея разработана достаточно давно, но даже сейчас они применяются во многих сферах, связанных с обработкой изображений. Для их использования в задаче классификации необходимо систематизировать и выделить общие черты дескрипторов, присущих определенным типам изображений.   В рамках рассматриваемой области исследований под общими чертами можно представить некие слова, совокупность которых и будет описывать характер изображений одного типа. Некоторый набор таких слов по всем необходимым типам образует словарь визуальных слов. Предполагается, что использование алгоритмов классификации позволит выделить слова, присущих определенным типам изображений для дальнейшей классификации неизвестных изображений по определенным типам.    В данной работе рассматривается приложение, основанном на комплексе существующих методов компьютерного зрения, которое позволяет упростить процесс формирования обучающей выборки, из необходимых типов изображений, для дальнейшего его использования в различных задачах. Так же приведены исследования результатов работы программы при использовании таких алгоритмов как ORB, BRISK, AKAZE осуществляющих поиск особенностей изображения в виде особых точек и их дескрипторов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: There are methods that allow, though on a limited range of computer vision tasks, to obtain information about the general nature of the images. These methods are based on features of images - key points and descriptors. Their idea was developed long ago, but even now they are used in many areas related to image processing. To use them in the classification task, it is necessary to detect and systematize the common features of the descriptors inherent in certain types of images.  Common features may be represented as some words, the totality of which will describe the nature of images of one type. A set of such words for all necessary types is a dictionary of visual words. It is assumed that classicator will distinguish words inherent in certain types of images for further classification of unknown images.  In this research, considered an application based on a set of existing methods of computer vision that makes. This program possible to simplify the process of forming a training set from the necessary types of images for further use in various tasks. Also, research results of the program are shown using such algorithms as ORB, BRISK, AKAZE, which search image features as key points and their descriptors.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Особые точки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дескрипторы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ORB
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: AKAZE
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BRISK
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мешок визуальных слов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классфикация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SVM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: java
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Key points
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: descriptors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ORB
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: AKAZE
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BRISK
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Box of Words
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SVM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automation of  training set preparation in classifying similar images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматизация подготовки обучающего набора для классификации похожих изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaya_dissertaciya_Patin_MV.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12042/1/Magisterskaya_dissertaciya_Patin_MV.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 4,89 MB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Patin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12042/2/reviewSV_Recenziya_Patin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 901,56 kB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12042/3/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,25 kB