Статья посвящена исследованию проблемы распознавания изображений в компьютерном зрении на основе множества структурных SURF-признаков. В пространстве структурных признаков выполнена самоорганизация с целью увеличения быстродействия процесса распознавания. В качестве аппарата самоорганизации использована нейронная сеть Кохонена.
Объектом исследования есть метод вычисления подобия описаний и модели интеллектуальной обработки в новом пространстве признаков. Предметом исследования является систематизация и группирование множеств структурных признаков визуальных объектов.
Цель работы – построение метода структурного распознавания с применением входных данных в виде множества кластеров структурных признаков, полученных в результате самоорганизации. Задачами исследования есть изучение особенностей и анализ моделей для вычисления характеристик кластеров, построение модифицированных мер структурного подобия, экспериментальное оценивание качества распознавания для разных способов сопоставления описаний в прикладной базе визуальных образцов.
Предложено построение метода распознавания изображений на основе эталонных описаний в кластерном виде, а распознавание базируется на классификации структурных признаков объекта в пространстве кластеров с дальнейшим вычислением и оптимизацией подобия векторных описаний.
Проведено моделирование и экспериментальные исследования предложенного метода распознавания на тестовом множестве изображений с применением признаков SURF. Подтверждена работоспособность и эффективность метода в плане быстродействия, получены оценки качества распознавания для разнообразия вариантов обработки.

компьютерное зрение, структурное распознавание изображений, характерные признаки, дескрипторы, структурное описание, метод SURF, самоорганизация, кластеризация, сеть Кохонена, подобие векторных описаний, матрица характеристик кластеров