Разработка модуля предобработки изображений методом поиска в ширину для системы распознавания образов на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2023-21-4-46-53
Аннотация
В статье рассматривается задача предварительной обработки изображения для дальнейшего распознавания образов за счет применения мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Решение данной задачи достигается использованием метода поиска в ширину (breadth-first search, BFS). Представлены алгоритмические описания метода сегментации и метода обработки изображения в мультиагентной нейрокогнитивной архитектуре. Проведены эксперименты по распознаванию объектов в сегментированном изображении на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуре.
Об авторах
А. З. Энес
Кабардино-Балкарский научный центр Российской Академии наук
Россия
Россия
Ахмед Зюлфикар Энес, младший научный сотрудник
Нальчик
М. В. Хажметов
Кабардино-Балкарский научный центр Российской Академии наук
Россия
Россия
Мурат Валерьевич Хажметов, аспирант
Нальчик
К. Ч. Бжихатлов
Кабардино-Балкарский научный центр Российской Академии наук
Россия
Россия
Кантемир Чамалович Бжихатлов, кандидат физико-математических наук
Нальчик
С. А. Канкулов
Кабардино-Балкарский научный центр Российской Академии наук
Россия
Россия
Султан Ахмедович Канкулов, стажер-исследователь
Нальчик
Список литературы
1. DeSouza G. N., Kak A. C. Vision for mobile robot navigation: A survey // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002. Vol. 24, № 2. P. 237–267. DOI: 10.1109/34.982903
2. Davison A. J., Reid I. D., Molton N. D., & Stasse O. MonoSLAM: Real-time single camera SLAM // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2007. Vol. 29, no. 6. P. 1052–1067. DOI:10.1109/TPAMI.2007.1049
3. Torralba A., Murphy K. P., Freeman W. T., & Rubin M. A. Context-based vision system for place and object recognition // Paper presented at the Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2003. P. 273–280. doi:10.1109/iccv.2003.1238354 Retrieved from www.scopus.com
4. Se S., Lowe D., & Little J. Mobile robot localization and mapping with uncertainty using scaleinvariant visual landmarks // International Journal of Robotics Research. 2002. Vol. 21, no. 8. P. 735–758. DOI: 10.1177/027836402761412467
5. Sze V., Chen Y., Yang T., Emer J. S. Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey // Proceedings of the IEEE. 2017. Vol. 105, no. 12. P. 2295–2329. DOI: 10.1109/JPROC.2017.2761740
6. Тропченко А. А., Тропченко А. Ю. Методы вторичной обработки и распознавания изображений: Учеб. пособие. СПб.: Ун-т ИТМО, 2015. C. 12–13.
7. Нагоев З. В. Интеллектика, или мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 213 с.
8. Nagoev Z., Pshenokova I., Nagoeva O., Sundukov Z. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi-agent neurocognitive architectures // Cognitive Systems Research. 2021. Vol. 66. P. 82–88. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2020.10.015
9. Li H., Guo L., Wang Y., & Jiang J. Grid pattern recognition in road networks using link graph // Geomatics and Information Science of Wuhan University. 2022. Vol. 47, no. 1. P. 126–132. DOI: 10.13203/j.whugis20190300
10. Du Q., Emelianenko M., Ju L., Convergence of the Lloyd algorithm for computing centroidal Voronoi tessellations // SIAM Journal on Numerical Analysis. 2006. Vol. 44. P. 102–119. DOI: 10.1137/040617364
Рецензия
Для цитирования:
Энес А.З., Хажметов М.В., Бжихатлов К.Ч., Канкулов С.А. Разработка модуля предобработки изображений методом поиска в ширину для системы распознавания образов на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2023;21(4):46-53. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2023-21-4-46-53
For citation:
Enes A.Z., Khazhmetov М.V., Bzhikhatlov K.Ch., Kankulov S.А. Development of an Image Preprocessing by Bidth-Search Method for a Pattern Recognition System based on Multi-Agent Neurocognitive Architecture. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2023;21(4):46-53. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2023-21-4-46-53
Просмотров:
139
Послать статью по эл. почте 