.../МОНОГРАФИИ/МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Глава 9

Обнаружение и распознавание объектов на изображениях

Н.И.Глумов, В.В.Мясников, В.В.Сергеев

Литература:

  1. Абчук, В. А. Поиск объектов / В. А. Абчук, В. Г. Суздаль. – М.: Сов. Pадио, 1977.
  2. Амосов, А.А. Вычислительные методы для инженеров / А.А. Амосов, Ю.А. Дубинский, Н.В. Копленова. – М.: Высшая школа, 1994.
  3. Анисимов, Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений / Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин. – М.: Высшая школа, 1983.
  4. Башаринов, А. Е. Методы статистического последовательного анализа и их радиотехнические приложения / А. Е. Башаринов, Б. С. Флейшман. – М.: Сов. радио, 1962.
  5. Вальд, А. Последовательный анализ / А. Вальд. – М.: Физматгиз, 1960.
  6. Буреев, В.А. Методы сокращения вычислительных затрат в задачах распознавания изображений / В.А. Буреев [и др.] // Зарубежная радиоэлектроника. – 1980. – № 4. C. 52-75.
  7. Глумов, Н.И. Построение и применение моментных инвариантов для обработки изображений в скользящем окне / Н.И. Глумов. – Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 1994. – Деп. в ВИHНИТИ, №1880-В94.
  8. Глумов, Н.И. Яркостная нормализация цифрового изображения в скользящем окне / Н.И. Глумов. – Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 1994. – Деп. в ВИНИТИ, №1881-В94.
  9. Глумов, Н.И. Оптимизация информационной технологии обнаружения локальных объектов на изображении / Н.И. Глумов, И.П. Егунов, Э.И. Коломиец, В.В. Мясников, В.В. Сергеев // Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии: 2-ая Всероссийская с участием стран СНГ конференция. – Ульяновск, 1995. – Часть 2. – С. 91-93.
  10. Глумов, Н.И. Информационная технология обнаружения объектов на изображении в режиме скользящего окна / Н.И. Глумов, Э.И. Коломиец, В.В. Сергеев // Научное приборостроение. – 1993. – № 1. – С. 72-88.
  11. Глумов, Н.И. Информационная технология распознавания объектов на изображении в режиме скользящего окна / Н.И. Глумов, Э.И. Коломиец, В.В. Сергеев // Тезисы докл. 6-й науч. конф. «Математические методы распознавания образов». – Москва, 1993. – С. 89-90.
  12. Глумов, Н.И. Разложение двумерного сигнала по степенному и полиномиальным базисам в скользящем окне / Н.И. Глумов, В.В. Сергеев // Тезисы докладов 6-й научной конф. «Математические методы распознавания образов». – Москва, 1993. – С. 90-91.
  13. Горелик, А.Л. Методы распознавания / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. – М.: Высшая школа, 1984.
  14. Горелик, А.Л. Современное состояние проблемы распознавания / А.Л. Горелик, И.Б. Гуревич, В.А. Скрипкин. – М.: Высшая школа, 1985.
  15. Давыдов, Э.Г. Исследование операций / Э.Г. Давыдов. – М.: Высшая школа, 1990.
  16. Даджион, Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро. – М.: Мир, 1988.
  17. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт. – М.: Мир, 1976.
  18. Круглов, В.Н. Быстрый алгоритм совмещения изображений, инвариантный к повороту и масштабу / В.Н. Круглов, В.Г. Лабунец. – Свердловск: Уральский политехнический институт, 1985. – Деп. в ВИНИТИ, №5104-85.
  19. Круглов, В.Н. Распознавание образов при помощи модульных инвариантов моментов / Круглов В.Н., Лабунец В.Г. – Свердловск: Уральский политехнический институт, 1985. – Деп. в ВИНИТИ, N 5105-85.
  20. Леман, Э. Проверка статистических гипотез / Э. Леман. – М.:Наука, 1979.
  21. Майтра, С. Моментные инварианты / С. Майтра // ТИИЭР. – 1979. – № 4. – С. 297-299.
  22. Мудров, А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран, Паскаль / А.Е. Мудров. – Томск: МП «РАСКО», 1991.
  23. Мясников, В.В. Локализация объектов в задаче их распознавании на изображении / В.В. Мясников // Сборник материалов 2-ой международной конференции «Распознавание 95». – Курск, 1995. – С. 88-89.
  24. Мясников, В.В. Оптимизация двухэтапной технологии распознавания объектов на изображении / В.В. Мясников // 3-я Всероссийская с участием стран СНГ конференция "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии” (РОАИ-3-97): сборник трудов в 2-х ч. Часть 1 / НИИ прикладной математики и кибернетики ННГУ. – Нижний Новгород, 1997. – C. 203-207.
  25. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. В 2-х книгах. Кн. 1 / Уильям Прэтт; пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 312 с.
  26. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. В 2-х книгах. Кн. 2 / Уильям Прэтт; пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 480 с.
  27. Путятин, Е.П. Обработка изображений в робототехнике / Е.П. Путятин, С.И. Аверин. – М.: Машиностроение, 1990.
  28. Сергеев, В.В. Параллельно-рекурсивные КИХ-фильтры в задачах обработки изображений / В.В. Сергеев // Радиотехника. – 1990. – № 8. – С. 38-41.
  29. Сергеев, В.В. Некоторые модификации цифрового коррелятора для обнаружения объектов на изображении / В.В. Сергеев, М. А. Чичева // Компьютерная оптика. – 1989. – № 5. – С. – 78-84.
  30. Синдлер, Ю.Б. Метод двухступенчатого статистического анализа и его приложения в технике / Ю.Б. Синдлер. – М.: Наука, 1973.
  31. Сосулин, Ю.Г. K-этапные процедуры проверки статистических гипотез / Ю.Г. Сосулин, К.Ю. Гаврилов // 2-ая Всероссийская с участием стран СНГ конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии». – Ульяновск, 1995. – Часть 1. С. – 23-25.
  32. Сосулин, Ю.Г. Модифицированные K-этапные процедуры проверки статистических гипотез / Ю.Г. Сосулин, К.Ю. Гаврилов // 3-ая Всероссийская с участием стран СНГ конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии». – Нижний Новгород, 1997. – Часть 1. – С. 84-88.
  33. Ту, Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес. – М.: Мир, 1978.
  34. Федотов, Н.Г. Методы стохастической геометрии в распознавании образов / Н.Г. Федотов. – М.: Радио и связь, 1990.
  35. Федотов, Н.Г. Теория признаков распознавания образов, основанная на стохастической геометрии / Н.Г. Федотов // Тезисы докладов III Конференции Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-3-97). – Нижний Новгород, 1997. – С. 278-282.
  36. Федотов, Н.Г. Система распознавания изображений на основе методов стохастической геометрии / Н.Г. Федотов, М.М. Мельников, И.В. Тужилов, Р.А. Костюшин, Л.А. Шульга // Труды IV Конференции Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-4-98). – Новосибирск, 1998. – С. 187-189.
  37. Федотов, Н.Г. Перспективы развития теории автоматической генерации признаков в задачах распознавания образов / Н.Г. Федотов, Л.А. Шульга // Труды V Международной Конференции Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-5-2000). – Самара, 2000. – С. 156-161.
  38. Фор, А. Восприятие и распознавание образов / А. Фор. – М.: Машиностроение, 1989.
  39. Фу, К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин / К. Фу. – М.: Наука, 1971.
  40. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / К. Фукунага. – М.: Наука, 1979.
  41. Ярославский, Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский. – М.: Советское радио, 1979.
  42. Хелгасон, С. Преобразование Радона / С. Хелгасон. – М.: Мир, 1983.
  43. Ярославский, Л.П. Точность и достоверность измерения положения двумерного объекта на плоскости / Л.П. Ярославский // Радиотехника и электроника. – 1972. – № 5. – С. 17-25.
  44. Ярославский, Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику / Л.П. Ярославский. – М.: Радио и связь, 1987.
  45. Abu-Mostafa, Y. Image Normalization by Complex Moments / Y. Abu-Mostafa, D. Psaltis // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1985. – Vol. PAMI-7. – № 1. – P. 46-55.
  46. Abu-Mostafa, Y. Recognitive Aspects of Moment Invariants / Y. Abu-Mostafa, D. Psaltis // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1984. – Vol. PAMI-6. – № 6. – P. 698-706.
  47. Aksak, I. Detection of the Objects with Given Shape on the Grey-Valued Pictures / I. Aksak, Ch. Feist, V. Kijko, R. Knoefel, V. Matsello, V. Oganovskij, M. Schlesinger, D. Schlesinger, G. Stanke // Proceedings of 7-th International Conference on Computer Analysis of Images and Pattern. – Kiel, Germany: Springer, 1997. – P. 551-558.
  48. Ballard, D.H. Computer vision / Dana H. Ballard, Christopher M. Brown. – Prentice-hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1982.
  49. Cao, J. Recognition of hand-written numerals with multiple features and multistage classifiers / J. Cao, M. Ahmadi, M. Shridhar // Pattern Recognition. – 1995. – Vol. 28. – № 2. – P. 153-160.
  50. Casasent, D. New Techniques for Object Detection and Recognition / D. Casasent // Proceedings of The 10th Scandinavian Conference on Image Analysis. – Lappeenranta, Finland, 1997. – Vol. 2. – P. 597-604.
  51. Elms, A.J. A connected character recognizer using Level Building of HMMs / A.J. Elms // Proceedings 12th IAPR International Conference and Neural Networks, Conference B: Pattern Recognition Methodology and Systems. – 1994. – Vol. 2. – P. 439-441.
  52. Flusser, J. Affine moment invariants: a new tool for character recognition / J. Flusser, T. Suk // Pattern Recognition Letters. – 1994. – Vol. 15. – P. 433-436.
  53. Flusser, J. A moment-base approach to registration of images with affine geometric distortion / J. Flusser, T. Suk // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. –  1994. – Vol. 32(2). – P. 382-387.
  54. Flusser, J. On the independence of rotation moment invariants / J. Flusser // Pattern Recognition. – 2000. – Vol. 33(9). – P. 1405-1410.
  55. Flusser, J. Pattern recognition by affine moment invariants / J. Flusser, T. Suk // Pattern recognition. – 1993. – Vol. 26(1). – P. 167-174.
  56. Flusser, J. Image features invariant with respect to blur / J. Flusser, T. Suk, S. Saic // Pattern Recognition. – 1995. – Vol. 28. – P. 1723-1732.
  57. Flusser, J. Recognition of blurred images by the method of moments / J. Flusser, T. Suk, S. Saic // IEEE Trans. Image Proc. – 1996. – Vol. 5. – P. 533-538.
  58. Franke, J. A Comparison of Two Approaches for Combining the Votes of Cooperating Classifiers / J. Franke, E. Mandler // Proceedings 11th IAPR International Conference on Pattern Recognition, Conference B: Pattern Recognition Methodology and Systems. – 1992. – Vol. 2. – P. 611-614.
  59. Freeman, H. Computer processing of line drawing images / H. Freeman // Computer Surveys. – 1974. – Vol. 6(1). P. 57-98.
  60. Freeman, H. On the encoding of arbitrary geometric configurations / H. Freeman // IRE Trans. Elec. Comp. – 1961. – Vol. EC-10. – P. 260-268.
  61. Freeman, H. Techniques for the digital computer analysis of chain-encoded arbitrary plane curves / H. Freeman // Proc. Natl. Elec. Conf. – 1961. – Vol. 18. – P. 312-324.
  62. Gevers, T. Object Recognition based on Photometric Color Invariants / T. Gevers, W. Smeulders // Proceedings of The 10th Scandinavian Conference on Image Analysis. – Lappeenranta, Finland, 1997. – Vol. 2. – P. 861-868.
  63. Glumov, N.I. Optimization of Information Technology for Detection of Local Objects on an Image / N.I. Glumov, I.P. Egunov, E.I. Kolomiets, V.V. Myasnikov, V.V. Sergeyev // Pattern Recognition and Image Analysis. – 1996. – Vol. 6(1). – P. 120-121.
  64. Glumov, N.I. The Fast Algorithm of Image Approximation in a Sliding Window / N.I. Glumov, N.I. Krainukov, V.V. Sergeyev, A.G. Khramov // Pattern Recognition and Image Analysis. – 1991. – Vol. 4. – P. 424-426.
  65. Golovan, A. Pre-Attentive Detection of Perceptually Important Regions in Facial Images / A. Golovan, M.H. Yoo, S.W. Lee // Proc. of the 15th Int. Conf. On Pattern Recognition. – Barcelona, Spain, 2000. – Vol. 1. – P. 1092-1095.
  66. Hansen, L.K. Neural network ensembles / L.K. Hansen, P. Salamon // IEEE Transactions on Pattern Analyis and Machine Intelligence. – 1990. – Vol. 12(10). – P. 993-1001.
  67. Hashem Improving model accuracy using optimal linear combinations of trained neural networks / Hashem, B. Schmeiser // IEEE Transactions on Neural Networks. – 1995. – Vol. 6(3). – P. 792-794.
  68. Healey, G. Recognition Objects in Color Images / G. Healey // Proceedings of The 10th Scandinavian Conference on Image Analysis. – Lappeenranta, Finland, 1997. – Vol. 2. – P. 823-829.
  69. Ho, J. Decision combination in multiple classifier systems / J. Ho, J. Hull, S.N. Srihari // IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1994. – Vol. 16(l). – P. 66-75.
  70. Ho, T.K. Decision combination in multiple classifier systems / T.K. Ho, J.J. Hull, S.N. Srihari // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1994. – Vol. 16(1). – P. 66-75.
  71. Hu, M. Visual pattern recognition by moment invariants / M. Hu // IRE Trans. Information Theory. – 1962. – Vol. IT-8. – P. 179-187.
  72. Kittler, J. Combining Classifiers / J. Kittler, M. Hater, R. Duin // Proceedings of 13th International Conference on Pattern recognition. Track B: Pattern Recognition and Signal Analysis. – Vienna, Austria, 1996. – Vol. 2. – P. 897-901.
  73. Lambert, G. Discrimination Property of Invariants Using the Line Moments of Vectorized Contours / G. Lambert, J. Noll // Proceedings of 13th International Conference on Pattern recognition. Track B: Pattern Recognition and Signal Analysis. – Vienna, Austria, 1996. – Vol. 2. – P. 735-739.
  74. Li, B. High-Order Moment Computation of Grey-Level Images / B. Li // IEEE Trans. on Image Processing. – 1995. – Vol. 4(4). – P. 502-505.
  75. Li, B. Two-dimensional local moment, surface fitting and their fast computation / B. Li, J. Shen // Pattern Recognition. – 1994. – Vol. 27(6). P. 785-790.
  76. Maghsoodi, R. Image Registration Using a Fast Adaptive Algorithm / R. Maghsoodi, B. Rezaie // Methods of Handling and Processing Imagery. – SPIE, 1987. – Vol. 757. – P. 58-63.
  77. Maio, D. Direct Gray-Scale Minutiae Detection in Fingerprints / D. Maio, D. Maltoni // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. – 1997. – Vol. 19(1). – P. 27-40.
  78. Matúš, F. Image Representations via a Finite Radon Transform / F. Matúš, J. Flusser // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1993. – Vol. 15(10). – P. 996-1006.
  79. Myasnikov, V.V. On the modified quality criterion for a procedure to detect objects in spatially-extended fields / V.V. Myasnikov // Proceedings of the 10th Scandinavian Conference on Image Analysis SCIA'96. – Lappeenranta, Finland, 1997. – Vol. 1. – P. 405-410.
  80. Nair, D. Hierarhical, Modular Architectures for Object Recognition by Parts / D. Nair, J.K. Aggarwal // Proc. 13th Int. Confer. On Pattern Recognition. – Vienna, Austria, 1996. – Vol. 1. – P. 601-606.
  81. Nandy, D. Recovery of 3-D Face Structure using Recognition / D. Nandy, J. Ben-Arie // Proc. of the 15th Int. Conf. On Pattern Recognition. – Barcelona, Spain, 2000. – Vol. 1. – P. 1104-1108.
  82. Peterson, D. Y. A method of finding linear discriminant functions for a class of performances criteria / D. Y. Peterson, R. T. Mattson // IEEE Trans. Information Theory. – 1966. – Vol. IT-12 (Chapter 4). – P. 380-387.
  83. Prabhaker, S. Minutia Verification and Classification for Fingerprint Matching / S. Prabhaker, A.K. Jain, J. Wang, S. Pankanti, R. Bolle // Proc. of the 15th Int. Conf. On Pattern Recognition. – Barcelona, Spain, 2000. – Vol. 1. – P. 25-29.
  84. Rogova, G. Combining the results of several neural network classifiers / G. Rogova // Neural Networks. – 1994. – Vol. 7(5). – P. 777-781.
  85. Suri, J. Effect of Edge Detection, Pixel Classification and Classification-Edge Fusion Over LV Calibration: A Two Stage Automatic System / J. Suri, R. Haralick, F. Sheehan, V. Jamin // Proceedings of The 10th Scandinavian Conference on Image Analysis. – Lappeenranta, Finland, 1997. – Vol. 1. – P. 197-204.
  86. Tung, H. Multi-stage pre-candidate selection in handwritten Chinese character recognition systems / H. Tung, J. Lee, J. Tsai // Pattern Recognition. – 1994. – Vol. 27(8). – P. 1093-1102.
  87. Xu, A. Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition / A. Xu, C. Krzyzak, Y. Suen // IEEE Trans. SMC. – 1992. – Vol. 22(3). – P. 418-435.