Кодирование контуров, представленных кривыми Безье, в задачах нейросетевой классификации

Abstract

Статья посвящена описанию метода и алгоритмов кодирования контуров, представленных кривыми Безье, для нейросетевого распознавания зрительных образов. Поскольку описание контура может содержать произвольное количество и последовательность кривых Безье, то для использования нейронных сетей требуется дополнительное кодирование. Дополнительное кодирование осуществляется при помощи гистограмм на основе параметрического представления кривых контура. Предложены ограничения на кривые Безье, позволяющие существенно сократить длину получаемого кода. Работоспособность и эффективность разработанного метода показаны на примере классификации плоских фигур.

Стаття присвячена опису методу та алгоритмів кодування контурів, які представлені кривими Безьє, для розпізнавання візуальних образів за допомогою нейронних мереж. Оскількі опис контура може мати довільну кількість і послідовність кривих Безьє, то для використання нейронних мереж необхідне додаткове кодування. Додаткове кодування виконується за допомогою гістограм з використанням параметричного запису кривих у контурі. Запропоновані обмеження на криві Безьє, які дозволяють суттєво зменшити довжину отримуваного коду. Працездатність та ефективність розробленого методу показана на прикладі класифікації плоских фігур.

The article is devoted to describe method and algorithms of coding the contours represented with Bezier curves for neural network pattern recognition. Because a contour description can consist arbitrary number and sequence of the curves, neural networks utilization requires extra coding. For the coding there are used histograms based on parametric notion of curves in the contour. There are proposed limitations on Bezier curves that allow significantly reduce the length of obtained codes. Efficiency of developed method is shown with example of classification of plane figures.