1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 4(159)'2019
  5. Метод визначення параметрів проективного перетворення мозаїчного стохастичного маркера без врахування додаткової апріорної інформації

Метод визначення параметрів проективного перетворення мозаїчного стохастичного маркера без врахування додаткової апріорної інформації

О.М. Маковейчук
Системи обробки інформації. — 2019. — № 4(159). – С. 36-43.
Тематика статті: Інфокомунікаційні системи
УДК 004. 932
Мова статті: українська
Анотації на мовах:


Анотація: Предметом вивчення в статті є метод визначення параметрів проективного перетворення на зобра-женні. Метою є розробка “сліпого” методу знаходження четвірки опорних точок за допомогою оптиміза-ційного алгоритму. Завдання: аналіз факторів, що впливають на можливість розв’язання задачі, вибір ці-льової функції для оптимізації. Отримані такі результати. Показано ефективність використання індекс-ного способу замість координатного, вибрано спосіб початкової ініціалізації, при якій алгоритм швидко збігається. Обґрунтовано вибір цільової функції. Розроблено метод знаходження четвірки опорних точок за допомогою оптимізаційного алгоритму. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Встановлено вигляд цільової функції, що приймає мінімальне значення для правильно трансформованих бі-нарних зображень. Розроблено метод, що використовує ітераційний алгоритм та дозволяє “всліпу” без додаткової апріорної інформації знаходити параметри шуканого проективного перетворення.


Ключові слова: AR-маркер, бінарні зображення, проективне перетворення, оптимізаційний алгоритм, апріорна інформація.

Список літератури

1.Mapping and localization from planar markers [Electronic resource] / R.M. Carnicer, R. Muñoz-Salinas, J.M. Manuel,Y.B. Enrique // Pattern Recognition. – 2016. – P. 158-171. – Available at: https://arxiv.org/abs/1606.00151.
2.Siltanen S. Theory and applications of marker-based augmented reality / S. Siltanen. – Finland: Espoo 2012, 2012. –198 p.
3.Маковейчук О.М. Використання генетичних алгоритмів для знаходження інверсних псевдовипадкових блочнихперестановок / О.М. Маковейчук, І.В. Рубан, Г.В. Худов // Системи управління, навігації та зв’язку. – 2019. – № 4(56). – C. 72-81.
4.Hartley R. Multiple View Geometry in Computer Vision / R. Hartley, S. Zisserman. – Cambridge University Press. –New York, NY, USA. – 2003. – 655 p.
5.Facebook Research. AR/VR-Facebook Research [Electronic resource]. – 2019. – Available at:https://research.fb.com/category/augmented-reality-virtual-reality.
6.Форсайт А.Д. Компьютерное зрение. Современный подход / А.Д. Форсайт, Ж. Понс. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.
7.Nagymáté G. Affordable gait analysis using augmented reality markers / G. Nagymáté, R.M. Kiss // Plos One. – 2019.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212319.
8.Маковейчук О.М. Новий тип маркерів доповненої реальності / О.М. Маковейчук // Сучасні інформаційні систе-ми. – 2019. – № 3(3). – С. 43-48.
9.Duda R.O. Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures [Electronic resource] / R.O. Duda,P.E. Hart // Graphics and Image Processing. – 1972. – № 1(15). – P. 11-15. – Available at: https://www.cse.unr.edu/~bebis/CS474/Handouts/HoughTransformPaper.pdf.
10.Towards automatic power line detection for a UAV surveillance system using pulse coupled neural filter and an im-proved Hough transform / L. Zhengrong, L. Walker, R. Hayward, F. Ross, J. Zhang // Machine Vision and Applications. – 2009. – № 21(5). – P. 677-686.
11.Manzanera A. Line and circle detection using dense one-to-one Hough transforms on greyscale images /A. Manzanera, T. Nguyen, X. Xu // EURASIP Journal on Image and Video Processing, Springer. – 2016. – № 34. – P. 1773-2000.
12.Goldman S. Global Investment Research [Electronic resource] / S. Goldman. – 2019. – Available at:https://www.goldmansachs.com/careers/divisions/global-investment-research/.

Інформація про авторів публікації:
Бібліографічний опис для цитування:
Маковейчук О. М. Метод визначення параметрів проективного перетворення мозаїчного стохастичного маркера без врахування додаткової апріорної інформації / О.М. Маковейчук  // Системи обробки інформації. – 2019. – № 4(159). – С. 36-43. https://doi.org/10.30748/soi.2019.159.04.

Whoops, looks like something went wrong.