Репозиторий Dspace

Оценка точки схода отрезков методом максимального правдоподобия

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Коноваленко, И.А.
dc.contributor.author Шемякина, Ю.А.
dc.contributor.author Фараджев, И.А.
dc.contributor.author Konovalenko, I.A.
dc.contributor.author Shemiakina, J.A.
dc.contributor.author Faradjev, I.A.
dc.date.accessioned 2022-05-05T10:34:42Z
dc.date.available 2022-05-05T10:34:42Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.citation Коноваленко, И.А. Оценка точки схода отрезков методом максимального правдоподобия / И.А. Коноваленко, Ю.А. Шемякина, И.А. Фараджев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Математическое моделирование и программирование». - 2020. - Т. 13, № 1. - С. 107-117. DOI: 10.14529/mmp200108 ru_RU
dc.identifier.issn 2308-0256
dc.identifier.uri http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/0001.74/44361
dc.description Иван Андреевич Коноваленко, Институт проблем передачи информации имени А.А. Харкевича РАН (г. Москва, Российская Федерация), konovalenko@iitp.ru. Юлия Александровна Шемякина, Федеральный исследовательский центр ≪Информатика и управление≫ РАН (г. Москва, Российская Федерация), jshemiakina@smartengines.biz. Игорь Александрович Фараджев, кандидат физико-математических наук, Федеральный исследовательский центр ≪Информатика и управление≫ РАН (г. Москва, Российская Федерация), ifardjev@yahoo.com. I.A. Konovalenko1, J.A. Shemiakina2, I.A. Faradjev2 1The Institute for Information Transmission Problems of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation 2Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation E-mails: konovalenko@iitp.ru, jshemiakina@smartengines.biz, ifardjev@yahoo.com ru_RU
dc.description.abstract В работе представлен метод оценки положения точки схода набора сходящихся зашумленных отрезков. В качестве модели зашумления отрезка используется нормальный шум, накладываемый на его концевые точки. Точка схода определяется как точка, в которой достигает минимума функционал, зависящий от положения рассматриваемых отрезков. Для задания такого функционала в работе используется метод максимального правдоподобия. Полученный функционал позволяет как ставить задачу численной минимизации, так и задавать функцию соответствия отрезка пучку при необходимости отсеивания отрезков-выбросов из исходного набора. Применение предложенного метода иллюстрируется на примере исправления проективных искажений и последующей локализации страниц паспорта Российской Федерации на изображениях его разворотов. В рамках данной задачи предполагается, что выделенные на изображении отрезки соответствуют нескольким пучкам и содержат выбросы. Для обеспечения устойчивости и возможности оценки множества точек схода предложен алгоритм, основанный на схеме RANSAC. Применение метода проективной нормализации позволило сократить количество ошибок локализации страниц с 6,4% до 1,8%. The paper presents a method to estimate the position of the vanishing point of a set of converging noisy segments. As a model of segment noise, we use normal noise applied to the end points of the segment. We construct a functional that depends on the position of the considered segments and determine the vanishing point as the point at which the functional reaches its minimum. In order to set such a functional, we use the maximum likelihood estimation method. The obtained functional allows both to pose the problem on numerical minimization and to set the function of correspondence of the segment to the beam, if it is necessary to filter out the emission segments from the initial set. The application of the proposed method is illustrated by the example of correction of projective distortions and the subsequent localization of the pages of the Russian Federation passport on the images of the passport pages. In the framework of this problem, we assume that the segments highlighted in an image correspond to several beams and contain emissions. In order to ensure stability and ability to estimate a set of vanishing points, we propose an algorithm based on the RANSAC scheme. The use of the projective normalization method allows to reduce the number of page localization errors from 6,4% to 1,8%. ru_RU
dc.description.sponsorship Работа проводилась при частичной финансовой поддержке грантов РФФИ № 18- 07-01387 и № 18-29-26035. ru_RU
dc.language.iso other ru_RU
dc.publisher Издательский центр ЮУрГУ ru_RU
dc.relation.isformatof Вестник ЮУрГУ. Серия Математическое моделирование и программирование ru_RU
dc.relation.isformatof Vestnik Yuzhno-Ural'skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Seriya Matematicheskoe modelirovanie i programmirovanie ru_RU
dc.relation.isformatof Bulletin of SUSU. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software ru_RU
dc.relation.ispartofseries Математическое моделирование и программирование;Том 13
dc.subject УДК 004.021 ru_RU
dc.subject точка схода ru_RU
dc.subject метод максимального правдоподобия ru_RU
dc.subject отрезки ru_RU
dc.subject ректификация изображения ru_RU
dc.subject vanishing point ru_RU
dc.subject maximum likelihood estimation method ru_RU
dc.subject segments ru_RU
dc.subject image rectification ru_RU
dc.title Оценка точки схода отрезков методом максимального правдоподобия ru_RU
dc.title.alternative Calculation of a vanishing point by the maximum likelihood estimation method ru_RU
dc.type Article ru_RU
dc.identifier.doi DOI: 10.14529/mmp200108


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию

Поиск в DSpace


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись