Актуальность. Интенсивное развитие и расширение прикладных возможностей современных систем компьютерного зрения требует углубленного исследования и создания более эффективных и универсальных методов обработки визуальной информации. Основные задачи связаны с исследованием и усовершенствованием информационных технологий распознавания в интегрированном пространстве признаков применительно к описаниям в виде множеств дескрипторов ключевых точек (SURF-признаков) изображений, а также необходимостью оценивания результативности распознавания на прикладных образцах.
Цель. Статья сосредоточена на изучении возможности построения и оценивании эффективности применения моделей медианной обработки для осуществления структурного распознавания объектов на изображении в плане получения компрессионного представления данных в пространстве признаков прикладной базы изображений.
Метод. Осуществлена трансформация пространства структурных признаков путем приведения его к векторному пространству в целях повышения быстродействия процесса распознавания. В качестве аппарата преобразования применена медианная обработка описаний с формированием конечного упорядоченного списка дескрипторов. Результатом исследования есть создание метода для формирования и вычисления релевантности описаний изображений в трансформированном пространстве признаков.
Результаты. За счет внедрения медианных характеристик обеспечивается векторное представление, значительно сокращается объем вычислительных затрат и улучшается быстродействие распознавания. Время распознавания в сравнении с традиционным подходом сокращается в сотни раз при сохранении необходимой эффективности.
Проведено моделирование и экспериментальные исследования предложенного метода распознавания на тестовом множестве изображений, представленных описаниями SURF. Подтверждена результативность метода в плане быстродействия, получены сравнительные оценки качества распознавания для разнообразия вариантов обработки.
Выводы (научная новизна и практическая значимость). В проведенном исследовании систематизированы и получены перспективные свойства систем распознавания в пространстве структурных признаков изображений. Медианный анализ позволяет вскрыть новые закономерности в эталонной информации в целях эффективного по быстродействию распознавания без снижения показателя результативности.
Научная новизна исследования состоит в синтезе метода структурного распознавания изображений путем применения медианного анализа для формирования сжатого векторного представления для множества дескрипторов в структурном описании изображения. Переход к векторно-списочному виду существенно повышает быстродействие распознавания за счет упрощения обработки.
Практическая ценность работы – получение прикладных программных моделей для модификаций метода структурного распознавания и подтверждение результативности предложенной обработки в конкретных примерах баз изображений.

компьютерное зрение, структурное распознавание изображений, множество характерных признаков, дескрипторы, метод SURF, медианная обработка, релевантность описаний, быстродействие распознавания