Вовк О. Л. Статистичні методи кластеризації для систем контекстного пошуку зображень

Мета роботи полягає в розробці ефективного швидкодіючого методу виділення регіонів зображень необмежених класів на базі статистичних методів кластеризації об'єктів, побудова на його базі системи змістового пошуку зображень. Об'єктом дослідження є цифрові зображення. Предметом дослідження є статистичні методи кластеризації об'єктів для побудови системи змістового пошуку зображень. Основними методами дослідження є: теорія цифрової обробки зображень та методи статистичного кластерного аналізу. Теоретичні та практичні результати: розроблено новий підхід до виділення регіонів зображень, на базі якого побудована система контекстного пошуку зображень. Наукова новизна: розроблено статистичний ієрархічний агломеративний метод кластеризації зображень на базі бітової маски взаємозв'язків та рангів; введено умову "порівняльності" кластерів; при пошуку запропоновано враховувати пріоритети характеристик виділених кластерів. Результати роботи використовуються в навчальному процесі ДонНТУ при викладанні дисциплін "Комп'ютерний синтез і обробка зображень" та "Машинна графіка і діалогові системи" та при модернізації цифрової системи безпеки "Drakar" (НПП "АМІ", Донецьк). Галузь використання: пошукові системи зображень.