SIMPLE OBJECTS DETECTION AND RECOGNITION BY THE PROBABILISTIC APPROACH

Abstract

Purpose: The represented research results are aimed to better understanding of computer vision methods and their capabilities. The statistical approach of object detection and recognition allows processing of typical objects with simple descriptors. Methods: Considered approach is grounded at probabilistic methods, kernel density estimation and computer-based simulation as a verification tool. Results: Considered approach for object detection and recognition has shown several advantages in comparison with existing methods due to its simple realization and small time of data processing. Presented results of experimental verification prove that the considered method can be applied for detection and classification of objects with various shapes. Discussion: The approach can be implemented in a variety of computer vision systems that observe objects in difficult noisy conditions.

Мета: Представлені результати досліджень спрямовані на краще розуміння методів комп’ютерного зору та їхніх можливостей. Статистичний підхід до виявлення та розпізнавання об'єктів дозволяє обробляти типові об’єкти з простими дескрипторами. Методи дослідження: Розглянутий підхід базується на методах теорії ймовірності, ядерній оцінці щільності ймовірності та комп'ютерному моделюванні як засобі апробації. Результати: Розглянутий підхід до виявлення та розпізнавання об'єктів продемонстрував ряд переваг у порівнянні з існуючими методами завдяки простоті реалізації та швидкій обробці даних. Представлені результати експериментальної перевірки доводять, що розглянутий метод може використовуватись для виявлення та розпізнавання об’єктів різної форми. Обговорення: Підхід може бути реалізований у багатьох системах комп’ютерного зору, що оглядають об’єкти в складних шумових умовах.

Цель: Представленные результаты исследований направлены на лучшее понимание методов компьютерного зрения и их возможностей. Статистический подход к выявлению и распознаванию объектов позволяет обрабатывать типовые объекты с простыми дескрипторами. Методы исследования: Рассматриваемый подход базируется на методах теории вероятности, ядерном оценивании плотности вероятности и компьютерном моделировании как средстве апробации. Результаты: Рассматриваемый подход к обнаружению и распознаванию объектов продемонстрировал ряд преимуществ по сравнению с существующими методами благодаря простоте реализации и быстроте обработки данных. Представленные результаты экспериментальной проверки показывают, что данный метод может быть использован для обнаружения и распознавания объектов различной формы. Обсуждение: Подход может быть реализован во многих системах компьютерного зрения, которые осматривают объекты в сложных шумовых условиях.