Кучуганов Александр Валерьевич (Aleks_KAV@udm.ru)

ФГБОУ ВО "Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова" Министерства образования и науки Российской Федерации

Наиболее популярными подходами к проблеме поиска объектов на изображениях считаются: лингвистический подход, в рамках которого осуществляется синтаксическое распознавание объектов строго предопределенной структуры; искусственные нейронные сети; дескрипционные алгебры изображений; подходы, описывающие объекты с помощью логики предикатов; технологии CBIR (Content-Based Image Retrieval), опирающиеся на дескрипционные логики (ДЛ).
В статье представлен онтологический подход, основанный на дескрипционной логике с расширением на пространственную область данных, представленных в виде атрибутивных графов. Процесс анализа изображения управляется стратегией, содержащей: этап предварительного морфологического анализа; этап формирования гипотезы о категории найденного объекта; этап подтверждения гипотезы путем логического вывода о классе объекта. В ходе анализа строится дерево решений о категориях объектов. После выбора гипотезы формируется дерево вывода о соответствии объекта какому-либо ДЛ-определению из этой категории. При неудовлетворительной степени сходства и отличий происходит переход к другой ветви дерева решений о категориях. Показаны примеры работы системы анализа изображений.

атрибутивный граф, кластерный анализ, дескрипционная логика, гранулярная онтология, тезаурус, дерево решений, дерево вывода, степень сходства и отличий, граф объектов изображения.