Математическая модель зрительной системы для задач распознавания объектов на равноярких фонах

  • Андрей Андреевич Григорьев
  • Ирина Темирлановна Николаева
Ключевые слова: опознавание объектов, модель зрительной системы, теория статистических решений, оптимальный приемник

Аннотация

В настоящее время наблюдается повышенный интерес к задаче опознавания объектов в различных практических приложениях. Несмотря на очевидную легкость, с которой человек решает задачу опознавания окружающих его объектов, до сих пор не создано моделей зрительной системы, решающих ее в столь же общем объеме и с такой же точностью. Существуют различные подходы к решению задачи опознавания объектов. Одним из возможных подходов является построение математической модели, адекватно описывающей реакцию человека на наблюдаемые объекты. Сложность применения математической модели к глазу человека состоит в том, что до сих пор неизвестен алгоритм опознавания человеком объектов. В настоящей работе в качестве основной гипотезы задействовано предположение о том, что в пороговых по опознаванию условиях наблюдатель, как и в случае обнаружения объектов, максимально использует априорную и апостериорную информацию, стремясь наилучшим образом решить поставленную перед ним задачу. Это позволяет предположить, что его характеристики должны быть близки к характеристикам оптимального приемника изображения.

Рассмотрена работа оптимального приемника изображения применительно к моделированию характеристик зрительной системы человека при решении задачи опознавания объектов на равноярких фонах. Проанализированы два случая опознавания пар объектов и любого объекта из набора известных наблюдателю других объектов. Получены основные расчетные соотношения, описывающие реакцию наблюдателей на предъявляемые изображения, обозначено дальнейшее направление работы.

Сведения об авторах

Андрей Андреевич Григорьев

доктор технических наук, профессор кафедры светотехники НИУ «МЭИ», e-mail: aag.2010@yandex.ru

Ирина Темирлановна Николаева

старший инженер-испытатель, ООО «ВНИСИ», e-mail: iranklva@gmail.com

Литература

1. Jain A.K., Duin R.P.W., Mao J. Statistical Pattern Recognition: a Review // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. V. 22. No. 1. Pp. 4—37.
2. Jarvis J., Triantaphillidou S., Gupta G. Contrast Discrimination in Images of Natural Scenes // J. Optical Society of America. 2022. V. 39(6). Pp. B50—B64.
3. Fu K.S. A Step Towards Unification of Syntactic and Statistical Pattern Recognition // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. V. 8(3). Pp. 398—404.
4. Григорьев A.A. Статистическая теория восприятия изображений в светотехнике. М.: Изд-во МЭИ, 2003.
5. Шестов Н.С. Выделение оптических сигналов на фоне случайных помех. М.: Советское радио, 1967.
6. Боос Г.В., Григорьев А.А. Новый подход к определению качественных характеристик установок наружного освещения // Светотехника. 2015. № 6. С. 21—26.
---
Для цитирования: Григорьев А.А., Николаева И.Т. Математическая модель зрительной системы для задач распознавания объектов на равноярких фонах // Вестник МЭИ. 2023. № 6. С. 120—125. DOI: 10.24160/1993-6982-2023-6-120-125
Опубликован
2023-09-05
Раздел
Светотехника (технические науки) (2.4.11)