Аннотация 2
ВВЕДЕНИЕ 5
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА 6
1.1 Обзор предметной области 6
1.2 Постановка задачи 10
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЕСКРИПТОРОВ 12
2.1 Анализ дескриптора BRIEF 12
2.2 Анализ дескриптора ORB 15
2.3 Анализ дескриптора SIFT 18
2.4 Анализ дескриптора SURF 24
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЕСКРИПТОРОВ 29
3.1 Описание программного обеспечения 29
3.2 Реализация программного обеспечения 33
3.3 Проведение сравнительного анализа дескрипторов 34
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 42
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 43
Основной задачей компьютерного зрения является распознавание различных объектов на видеопотоках и изображениях. Первым этапом в распознавании объектов является нахождение особых точек изображения, являющихся своеобразными метками для последующих этапов распознавания. Особыми точками являются места резкого изменения яркости изображения: углы зданий, края силуэтов, границы объектов.
Обработка и сравнение особых точек изображений с помощью дескрипторов позволяют решать задачи распознавания и отслеживания объектов, стабилизации видео, генерации панорам, а также создавать трёхмерные реконструкции объектов с помощью дополненной реальности.
Новизна работы заключатся в использовании нового алгоритма сравнения дескрипторов особых точек.
Целью работы является сравнение эффективности работы дескрипторов особых точек на различных типах изображений путём подсчета точности и скорости их работы.
Объектом исследования является сравнительный анализ дескрипторов особых точек изображений.
Предметом исследования является обнаружение особых точек изображений и последующая их обработка с помощью дескрипторов особых точек.
Данная бакалаврская работа посвящена исследованию дескрипторов особых точек изображений и их сравнительному анализу. Большое разнообразие и широкое применение дескрипторов особых точек в области компьютерного зрения делает актуальным нахождение наиболее точного и быстрого из дескрипторов. Целью работы являлось сравнение эффективности работы дескрипторов особых точек путём подсчета точности и скорости их работы.
Для этого были рассмотрены и проанализированы четыре дескриптора особых точек: BRIEF, ORB, SIFT и SURF. Эффективность дескрипторов была измерена с использованием наиболее часто встречающихся типов изображений: лиц, пейзажей и текста. В процессе разработки приложения были сформулированы математические аппараты каждого из дескрипторов, которые в дальнейшем были реализованы в программе.
Кроме этого, были формализованы требования к разрабатываемому программному продукту, описан язык программирования, с помощью которого разработаны алгоритмы программы, а также была описана работа данного программного обеспечения.
В результате работы были сделаны выводы по точности и скорости работы каждого из дескрипторов особых точек. Также был проведен сравнительный анализ дескрипторов для каждого набора изображений.
Данное программное обеспечение является легко масштабируемым. В дальнейшем его можно использовать для сравнения дескрипторов на других типах изображений, не включенных в работу, а также добавить реализации новых дескрипторов особых точек.
