Заключение
1) Изучены основные методы построения особых точек, их характеристики и выбран детектор Харриса как наиболее быстродействующий
2) Создана блок-схема и сценарий алгоритма определения точек при помощи детектора Харриса на языке Матлаб, позволяющий гибко изменять его параметры
3) Написанный сценарий позволил выполнить также сортировку особых точек, определить координаты точек, расстояния между ними и построить минимальное остовное дерево изображения.
4) Проведенный анализ полученного графа позволил сделать вывод о недостаточной повторяемости детектирования точек при афинных преобразованиях изображения (масштабирование, поворот, проектирование)
Список использованных источников
1. Alpaslan F., Apolloni B., Ghosh A., Jain L.C., Patnaik S. Machine Learning and Robot Perception. Springer, 2005
2. Papageorgiou C., Poggio T A trainable system for object detection Computer Vision. Vol.38. No.1, 2000. - pp. 15-33
3. Чубукова И.А Data Mining: учебное пособие М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006.
4. Pawlak Z Rough Sets - Theoretical Aspects of Reasoning about Data Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
5. Alonso D., Nieto M., Saldaro L. Robust Vehicle Detection through Multidimensional Classification for On Broad Video Based Systems IEEE. - 2007.
6. Moshkov M, Piliszczuk M, Zielosko B Partial Covers, Reducts and Decision Rules in Rough Sets: Theory and Applications. Studies in Computational Intelligence, vol. 145. Springer, Heidelberg.
7. Quinlan JR C4.5: Programs for Machine Learning Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo.
8. Gavrila D. M., Giebel J., Munder S. Vision-based pedestrian detection: the protector system // Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Parma, Italy. - 2004. - pp. 13-18.
9. Mitchell T. Machine Learning McGraw Hill, 1997.
10. Alal Z., Matas J., Mikolajczyk K. Forward-backward error: automatic detection of tracking failures ICPR'10, 2010. - pp. 2756-2759.
11. Choudhury T, Pentland A. Face Recognition for Smart Environments IEEE Computer Vision. - 2000. - pp. 50-55.