Анализ методов построения эффективных линейных локальных признаков цифровых сигналов и изображений

Мясников В.В., Баврина А.Ю., Титова О.А.

Аннотация:
В работе представлен анализ различных методов построения эффективных линейных локальных признаков цифровых сигналов и изображений, проводимый с целью выбора наилучшего метода. Под линейным локальным признаком (ЛЛП) цифрового сигнала понимается пара, состоящая из конечной импульсной характеристики (КИХ) и алгоритма, предназначенного для вычисления линейной свёртки сигнала с КИХ. Эффективные ЛЛП обнаруживают оптимальное поведение: алгоритм имеет минимальную вычислительную сложность в некотором классе, а КИХ ЛЛП наилучшим образом согласована с критерием качества прикладной задачи. Для конкретной прикладной задачи методы построения эффективного ЛЛП определяются формулировкой задачи построения ЛЛП и алгоритмом нахождения её решения. В работе рассматриваются две формулировки задачи построения эффективных ЛЛП: частная и расширенная частная. Алгоритмы точного решения частной задачи и приближённого решения расширенной частной задачи были предложены в предыдущих работах авторов. Анализ методов построения ЛЛП выполняется по нескольким критериям, характеризующим их свойства.

Abstract:
Analysis of several methods for the construction of efficient linear local features for digital signals and images description is given in the work. This analysis is carried out for the best method selection. As a linear local feature (LLF) of a digital signal a pare is considered which consists of a finite impulse response (FIR) and an algorithm for linear convolution computation of the signal with this FIR. Efficient LLF demonstrates optimal behavior, such as the algorithm has minimal computational complexity in some class and FIR of LLF is the best matched to a quality criterion of an applied task. For particular applied task the method for efficient LLF construction is specified by the formulation of LLF construction task and by the algorithm for its solution. Two formulations of efficient LLF construction task are considered in the current work: the particular and extended particular task formulations. Algorithms for exact solution of particular task and approximate solution of extended particular task were suggested in authors’ previous works. The comparison of constructed LLF is carried out with the use of different criterions that characterize features properties.

Ключевые слова :
цифровые сигналы, построение признаков, алгоритмы оптимизации.

Key words:
digital signals, features construction, optimization algorithms.

Литература:

  1. Computer Image Processing, Part II: Methods and algorithms / Edited by Victor A. Soifer. – VDM Verlag, 2009. – 584 p.
  2. Мясников, В.В. Эффективные линейные локальные признаки цифровых сигналов и изображений // Компьютерная оптика, 2007. – № 31. – С. 58-76. – ISSN 0134-2452.
  3. Myasnikov, V. Efficient Features for Local Linear Description of Signals and Images / Vladislav Myasnikov // Proc. 9th Int. Conf. on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information technologies, Nizhniy Novgorod, RF, 2008. – Vol. 2. – P. 77-80.
  4. Lidl, R. Finite Fields (Second edition) / Rudolf Lidl, Harald Niederreiter. – Cambridge University Press, 1997. –755 p.
  5. Титова, О.А. Псевдоградиентный алгоритм построения эффективных линейных локальных признаков / О.А. Титова, В.В. Мясников // Тезисы Всероссийской конференции ММРО–14, Суздаль, 2009. – С. 272-275.
  6. Баврина, А.Ю. Построение линейных локальных признаков с использованием алгоритмов глобальной оптимизации / А.Ю. Баврина, В.В. Мясников // Тезисы Всероссийской конференции ММРО–14, Суздаль, 2009. – С. 219-222.

References:

  1. Computer Image Processing, Part II: Methods and algorithms / Edited by Victor A. Soifer. – VDM Verlag, 2009. – 584 p.
  2. Myasnikov, V.V. Efficient Linear Local Features of the Digital Signals and Images // Computer optics, 2007. – V. 31. – P. 58-76. – ISSN 0134-2452. – (in Russian).
  3. Myasnikov, V. Efficient Features for Local Linear Description of Signals and Images / Vladislav Myasnikov // Proc. 9th Int. Conf. on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information technologies, Nizhniy Novgorod, RF, 2008. – Vol. 2. – P. 77-80.
  4. Lidl, R. Finite Fields (Second edition) / Rudolf Lidl, Harald Niederreiter. – Cambridge University Press, 1997. –755 p.
  5. Titova, O.A. Pseudogradient algorithm for efficient linear local features construction / O.A. Titova, V. V. Myasnikov // Proc. All-Russian Conf. MMPR-14, Suzdal, RF, 2009. – P. 272-275. – (in Russian).
  6. Bavrina, A.Yu. Construction of efficient linear local features with the use of global optimization algorithms / A.Yu. Bavrina, V.V. Myasnikov // Proc. All-Russian Conf. MMPR-14, Suzdal, RF, 2009. – P. 219-222. – (in Russian).

© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846 2) 332-56-22, факс: +7 (846 2) 332-56-20