Об'єкт дослідження - процеси сприйняття, перетворення та інтерпретації відеоданих в інтелектуальних системах комп'ютерного зору. Мета дослідження - розвиток теоретичних основ побудови і експериментальне дослідження структурно-ієрархічних методів аналізу зображень як засобу для вирішення проблеми розпізнавання відеооб'єктів при впливі геометричних перетворень і структурних викривлень під дією просторових перешкод. Методи дослідження - формування інваріантних характерних ознак здійснене на основі теорії реєстрації, обробки і аналізу зображень, теорії ймовірності, функціонального аналізу та статистичної обробки даних; при синтезі методів зіставлення описів застосовано апарат розпізнавання образів, кластеризації, теорії множин; оптимізація структурно-ієрархічних методів заснована на теорії статистичних рішень; для перевірки теоретичних положень і оцінки ефективності методів застосовано імітаційне моделювання. Теоретичні і практичні результати - розроблено загальний підхід до вирішення проблеми розпізнавання зображень відеооб'єктів в умовах їх зміни під дією геометричних перетворень і просторових перешкод на основі застосування розроблених структурно-ієрархічних методів, які шляхом використання моделі локально-просторової подібності при зіставленні описів забезпечують оперативність і можливість ухвалювати рішення про клас відеооб'єктів за наявності неповних і помилкових даних; розроблено ієрархічні методи розпізнавання в умовах складного фону з використанням оцінки подібності описів для ознак стратифікованого подання, що підвищує достовірність розпізнавання відносно дії завад; реалізовано принцип оптимізації розроблених методів на основі аналітично заданих статистичних критеріїв та удосконалено методи розпізнавання на основі кластеризації, стиснення та зіставлення ієрархії описів, що скорочує час розпізнавання; розроблені методи є методологічною основою науково обґрунтованого рішення прикладних задач комп'ютерного зору: розпізнавання просторово-протяжних об'єктів у базах відеоданих, дешифрування результатів космічних зйомок, здійснення контролю якості устаткування на основі магнітних характеристик. Наукова новизна - уперше запропоновано та теоретично обґрунтовано принцип побудови структурно-ієрархічних методів для розпізнавання відеооб'єктів шляхом оцінки локально-просторової подібності їх структурних описів, що дає можливість з високою достовірністю здійснити розпізнавання в реальній обстановці зовнішнього середовища при впливі фону і локальних перешкод; уперше запропоновано та узагальнено модель локально-просторової подібності при розпізнаванні відеооб'єктів шляхом зіставлення їх структурних описів на підставі голосування, яка враховує спосіб отримання, вид міри для порівняння та структуру опису, що забезпечує оперативність і ухвалення рішення за наявності неповних і помилкових даних; уперше синтезовано ієрархічний метод розпізнавання відеооб'єктів в умовах складного фону, що передбачає одновимірну інтегрально-диференційну узгоджену обробку зображення та визначення групових ознак елементів опису і забезпечує достовірність розпізнавання при дії просторових завад; уперше розроблено метод побудови та оцінки подібності описів відеооб'єктів для системи ознак стратифікованого подання, який включає аналіз ознак компонент, сформованих застосуванням атрибутивних і просторових відношень, що підвищує достовірність розпізнавання відносно дії адитивних завад; уперше запропоновано і обґрунтовано принцип оптимізації розроблених ієрархічних методів розпізнавання, який полягає в оптимізації поданих аналітично статистичних критеріїв з урахуванням міри подібності фрагментів, а також розподілів завад, що підтвердило переваги та універсальність структурно-ієрархічних методів у сенсі керованості і гнучкості для досягнення оптимальних значень критерію. Уперше розроблено метод фільтрації множини однозначних відповідностей елементів описів відеооб'єктів, який передбачає перехід до простору значень геометричних перетворень та здійснення кластеризації, що сприяє підвищенню завадостійкості за рахунок усунення помилкових відповідностей характерних ознак; набули подальшого розвитку моделі стиснення структурних описів відеооб'єктів із використанням просторових характеристик та побудови списку подібних дескрипторів, які відрізняються від традиційних тим, що враховують координати характерних ознак та визначають подібність описів на базі підмножини найбільш значущих відповідностей елементів, що скорочує час розпізнавання при збереженні достатньої достовірності; удосконалено метод побудови і зіставлення ієрархії описів відео-об'єктів із використанням просторових багаторівневих ознак, який у порівнянні з існуючими застосовує при голосуванні правило збігу для оцінок класів при поданні характерних ознак у двох різних афінних базисах, що сприяє скороченню часу розпізнавання відеооб'єктів. Ступінь впровадження - результати досліджень впроваджено у Центрі радіофізичного зондування Землі НАН і Національного космічного агентства України (акт від 07.07.2009); у Північно-східному філіалі Державного науково-виробничого центру "Природа" (акт від 10.08.2009); у Харківському національному технічному університеті сільського господарства (акт від 05.09.2009); у науково-виробничій фірмі "Спеціальні наукові розробки" (акт від 01.07.2009); наукові положення дисертації використано у навчальному процесі Харківського національного університету радіоелектроніки у рамках дисциплін "Алгоритми та програмне забезпечення синтезу зображень", "Моделювання економічних, екологічних та соціальних процесів", "Методи та системи розпізнавання образів", "Комп'ютерний зір", "Математичне та інформаційне забезпечення систем обробки складних сигналів" та при виконанні атестаційних робіт магістра, дипломних робіт бакалавра та спеціаліста (акт від 12.09.2009). Сфера використання - в організаціях, що займаються проблемами розробки інтелектуальних систем та методів обробки зорової інформації; у галузях застосування інформаційних технологій обробки та синтезу відеоінформації для медицини, біології, екології, транспорту; у навчальному процесі при підготовці фахівців у галузях систем інтелектуальної обробки даних.
