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 |
|