Результаты поиска по 'распознавание образов':
Найдено статей: 15
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 3, с. 357-359
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2017, v. 9, no. 3, pp. 357-359
    Views (last year): 3.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 5-8
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 1, pp. 5-8
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1261-1264
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 6, pp. 1261-1264
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 3, с. 455-457
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 3, pp. 455-457
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 6, с. 1097-1100
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 6, pp. 1097-1100
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 1, с. 5-6
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 1, pp. 5-6
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 3, с. 581-584
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 3, pp. 581-584
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 5, с. 757-760
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2025, v. 17, no. 5, pp. 757-760
  9. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 4, с. 741-745
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2026, v. 18, no. 4, pp. 741-745
  10. Вражнов Д.А., Шаповалов А.В., Николаев В.В.
    Симметрии дифференциальных уравнений в задачах компьютерного зрения
    Компьютерные исследования и моделирование, 2010, т. 2, № 4, с. 369-376

    В данной работе приводится обобщение подхода к построению инвариантных векторов признаков изображений в задачах распознавания образов. Базовым элементом предлагаемого алгоритма является замена обычно применяемого гауссова фильтра исходного изображения сверткой функции изображения с функцией Грина эволюционного оператора, наследующей свойства симметрий этого оператора. Применение обобщенной фильтрации позволяет выделять дополнительные характеристики инвариантных векторов признаков.

    Ключевые слова: компьютерное зрение, распознавание образов, фильтрация, симметрии дифференциальных уравнений, функция Грина.
    Vrazhnov D.A., Shapovalov A.V., Nikolaev V.V.
    Symmetries of differential equations in computer vision applications
    Computer Research and Modeling, 2010, v. 2, no. 4, pp. 369-376

    In our work we present generalization of well-known approach for construction of invariant feature vectors of images in computer vision applications. Basic feature of the suggested algorithm is replacement of commonly used Gaussian filter by convolution of image function with Green’s function of evolution operator, which inherits symmetries of this operator. The use of general filtration allows to obtain additional characteristics of invariant feature vectors.

    Keywords: computer vision, pattern recognition, filtering, symmetries of differential equations, Green Function.
    Views (last year): 8. Citations: 4 (RSCI).
Pages: next

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Website Copyright © 2009–2026 Institute of Computer Science