ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В работе рассматривается задача разработки математического и программного обеспечения для анализа изображений в современных фандоматах. В рамках подхода, основанного на применении методов поверхностного машинного обучения, формулируется задача обработки изображений объектов, подлежащих сырьевой переработке в фандомате, как задача сегментации этих изображений с последующей классификацией по форме. Производится обзор и сравнение известных методов сегментации с целью выделения формы объектов и формирования признаков для классификации. В результате сравнения делается выбор в пользу метода активного контура. Предлагается и исследуется относительно простой алгоритм классификации сегментированных объектов на основе «случайного леса». Также предлагается два алгоритма выделения признаков классификации: алгоритм на основе анализа степени заполненности частей сегментированного изображения и алгоритм, вычисляющий свойства области объекта. Как альтернативный подход также описывается метод классификации получаемых изображений в целом, без предварительного выделения признаков, основанный на глубоком обучении…

В данной обзорной статье представлен анализ основных направлений исследований по теме классификация объектов на изображении методами компьютерного зрения. Методы компьютерного зрения позволяют автоматизировать процесс выделения семантического смысла из изображений. Под классификацией объектов на изображении понимается локализация объектов, интересующих исследователя, и соотнесение их с определенным классом. Актуальность данной темы закреплена в государственной программе: национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Так же в статье приведена статистика публикационной активности научных авторов по теме «компьютерное зрение», которая показывает актуальность данного направления. Работа имеет следующую структуру: во введении статьи приведены различные статистики, отражающие актуальность темы. Далее приведен обзор научных исследований посвященных решению прикладных аспектов задачи классификации объектов на изображении в различных областях человеческой деятельности. Основной упор сделан на следующие прикладные области: медицина, промышленность, безопасность, транспорт и военное дело. Далее приведен анализ методов, которые используются для решения задачи классификации объектов на изображении. Автор выделяет две группы методов: классические и нейросетевые методы. Под классическими алгоритмами и методами понимается подход к решению задачи классификации объектов на изображении, в котором не используются искусственные нейронные сети. Выводы. Тема исследования на сегодня является актуальной, что подтверждено статистикой и государственными программами. Для классических методов выявлены следующие недостатки: для каждой новой прикладной задачи требуется построение алгоритма ее решения, трудоемкость выделения значимых признаков и неустойчивость при работе с определенными видами данных. Для нейросетевых методов основным недостатком является зависимость конечной модели от качества набора данных, на котором она обучается.