Описание изображений с использованием модельно-ориентированных дескрипторов

В работе предлагается подход к построению описания изображений, основанный на их представлении с использованием набора модельно-ориентированных дескрипторов. Каждый дескриптор характеризует «схожесть» анализируемого изображения, представленного в виде комплекснозначного поля градиента, с некоторой предварительно выбранной моделью этого дескриптора. Для синтеза моделей дескрипторов в работе предлагается использовать метод главных компонент, применяемых для множества реализаций комплекснозначных градиентных полей. Предлагаемый подход позволяет получить описание комплекснозначного поля градиента анализируемого изображения в виде набора вещественных величин – признаков дескрипторов – из интервала [0, 1], которые одновременно характеризуют и фазовую, и абсолютную составляющую градиента изображения. Эффективность предлагаемого подхода демонстрируется на примере решения задачи распознавания лиц путем сопоставления с решением-прототипом (методом «собственных лиц»), использующим непосредственно полутоновые изображения. Сравнение выполняется с использованием классификатора по ближайшему соседу.