Аннотации:
Одним из современных перспективных направлений исследований в области машинного зрения являются системы визуализации на основе искусственных фасеточных глаз, в основе которых лежат принципы организации зрения насекомых. Такие глаза имеют сложную структуру, основными элементами которой являются зрительные элементы, называемые омматидиями. В данной работе строится математическая модель бинокулярного фасеточного зрения в двумерном пространстве. Модель позволяет описывать задачи навигации робототехнического устройства и детектирования объектов на плоскости. В предложенной модели фасеточный глаз является правильным многоугольником с обзором 360°. Основными параметрами модели являются количество фасеток (омматидиев) в одном глазу, радиус описанной вокруг глаза окружности и расстояние между глазами. Модель предполагает, что области видимости омматидиев одного глаза не
пересекаются. В качестве наблюдаемых объектов фигурируют окружности различных диаметров. Выводится формула вычисления номера омматидия, в область видимости которого попадает точка с заданными координатами. Доказывается утверждение о необходимом и достаточном условии попадания заданной окружности в область видимости омматидия с заданным номером. Предлагается алгоритм построения обучающей выборки для искусственной нейронной сети, работающей на основе модели двумерного фасеточного
зрения. One of the modern promising areas of research in the field of machine vision is visualization systems based on artificial compound eyes, which are based on the principles of organizing insect vision. Such eyes have a complex structure, the main elements of which are visual elements called ommatidium. In this paper, we construct a mathematical model of binocular facet vision in two-dimensional space. This model allows you to describe the tasks of navigating a robotic device and detecting objects on a plane. In the proposed model, the faceted eye is a regular polygon with a 360°view. The main parameters of the model are the number of facets (ommatidia) in one eye, the radius of the circle described around the eye, and the distance between the eyes. The model assumes that the ommatidia fields of view of one eye do not intersect. Circles of various diameters appear as observed objects. We derive the formula for determining the number of ommatidium in which the point with the specified coordinates falls. We prove a theorem on the necessary and sufficient condition for a given circle to fall into the field of view
of an ommatidium with a given number. An algorithm for constructing a training sample for an artificial neural network based on a two-dimensional facet vision model is proposed.
Описание:
Федянина Раиса Сулеймановна, ст. преподаватель, кафедра системного программирования, Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) (Челябинск, Российская Федерация)
Соколинский Леонид Борисович, д.ф.-м.н., профессор, проректор по информатизации, Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) (Челябинск, Российская Федерация)
R.S. Fedyanina, L.B. Sokolinsky South Ural State University (pr. Lenina 76, Chelyabinsk, 454080 Russia) E-mail: raisa.fedianina@susu.ru, leonid.sokolinsky@susu.ru