Текущий выпуск Выпуск 3, 2020 Том 30

Моделирование рассуждений при поиске объектов на изображениях

 pdf (834K)

Зрительные образы весьма вариативны. Например, рукописные буквы, объекты аэрокосмических наблюдений. Высокое разнообразие и большой объем неструктурированной информации приводят к необходимости сложных и ресурсоемких вычислений. В подходах к анализу изображений, опирающихся на онтологию предметной области, к сожалению, не оговаривается какой-либо способ автоматического подбора критериев (признаков) и правил принятия решений, а недостаточная структурированность прецедентов при большой вариативности изображений объектов приводит к быстрому росту базы прецедентов, что существенно снижает производительность системы поддержки принятия решений. В статье предлагается подход к структурному анализу изображений, заключающийся в последовательном уточнении признаков объектов и ослаблении правил интерпретации в ходе итерационного поиска фактов с использованием онтологии изображений, представленных в виде атрибутивных графов отношений между элементами объектов. Алгоритм рассуждений на графической информации состоит в последовательности задачных (функциональных) действий, необходимых для обработки и анализа изображения в соответствии с поставленной задачей, действий системы по подготовке условий для их выполнения, а также по организации и управлению процессом рассуждений.

Ключевые слова: изображение, информативный признак, атрибутивный граф, структурированный прецедент, онтология, рассуждатель, итерационная стратегия, сопоставление графов прецедентов
Цитата: Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 2020, т. 30, вып. 3, с. 497-512
DOI: 10.35634/vm200310

Modeling of reasoning when searching for objects in images

Visual patterns, for example, handwritten letters or objects of aerospace observations, are highly variable. The high variety and large volume of unstructured information lead to the need for complex and resource-intensive calculations. Unfortunately, image analysis approaches based on the domain ontology do not specify any method for automatic selection of criteria (features) and decision-making rules. Insufficient structuredness of cases and a large variability of object images lead to a rapid growth of the case base, which significantly reduces the performance of the decision support system. The article proposes an approach to the structural analysis of images, which consists in sequential refinement of objects' features and weakening of interpretation rules during an iterative search of facts using the ontology of images represented as attributed graphs of relationships between elements of objects. The algorithm of reasoning on graphic information consists in the sequence of task (functional) actions necessary for processing and analyzing the image in accordance with the task, the actions of the system to prepare conditions for their implementation, as well as to organize and manage the reasoning process.

Keywords: image, informative feature, attributed graph, structured case, ontology, reasoner, iterative strategy, case graph matching
Citation in English: Bulletin of Udmurt University. Mathematics, Mechanics, Computer Science, 2020, vol. 30, issue 3, pp. 497-512

Журнал индексируется в Web of Science (Emerging Sources Citation Index)

Журнал индексируется в Scopus

Журнал входит в базы данных zbMATH, MathSciNet

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал включен в перечень ВАК.

Электронная версия журнала на Общероссийском математическом портале Math-Net.Ru.

Журнал включен в Crossref