А.В. Пономарев – к.т.н., докторант, доцент, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж)

E-mail: cycloida@mail.ru

А.В. Богословский – Засл. деятель науки РФ, д.т.н., профессор, кафедра математики, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж) E-mail: p-digim@mail.ru

И.В. Жигулина – к.т.н., доцент, профессор, кафедра математики, ВУНЦ ВВС «ВВА» (г. Воронеж) E-mail: ira_zhigulina@mail.ru

Рассмотрены биологически подобные методы анализа видеоинформации, в основу которых положены двухзоновые структуры. Введено новое понятие – детекторное поле. Предложен и описан механизм дрейфа детекторного поля по изображению. Показано, что применение детекторных полей уменьшает размерность обрабатываемого изображения с сохранением всех важных его составляющих, что позволяет существенно уменьшить объем информации, передаваемой на следующий уровень обработки.

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2012. 1104 c.
2. Чочиа П.А. Некоторые алгоритмы обнаружения объектов на основе двухмасштабной модели изображения // Информационные процессы. 2014. Т. 14. № 2. С. 117−136.
3. Айфичер Э. Цифровая обработка сигналов: практический подход. М.: Вильямс. 2016. 992 c.
4. Лукьяница А.А., Шишкин А.Г. Цифровая обработка видеоизображений. М.: Ай-Эс-Эс Пресс. 2009. 511 с.
5. Зинченко Л.А. Бионические информационные системы и их практические применения / Под. ред. Л.А. Зинченко, В.М. Курейчика, В.Г. Редько. М.: Физматлит. 2011. 288 с.
6. Дворкович В.П., Дворкович А.В. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика). М.: Техносфера. 2012. 1008 с.
7. Котцов В.А., Балтер Б.М., Егоров В.В. Новые возможности корреляционного анализа для систем технического зрения // Материалы науч.-техн. конф. «Техническое зрение в системах управления – 2017». М.: ИКИ РАН. 2017. С. 55−56.
8. Потапов А.А. Новейшие методы обработки изображений / Под ред. А.А. Потапова. М.: Физматлит. 2008. 496 с.
9. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. New York: Springer. 2010.
10. Hubel D.H., Wiesel T.N., Receptive Fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’svisual cortex // J. Physiol. London. 1962. 106 (1). P. 106−154.
11. Hubel D.H., Wiesel T.N., Receptive fields and functional architecture in two nonstriate visual areas (18 and19) of the cat // J. Neurophysiol. 1965. 28 (2). P. 229−289.
12. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Изд. 2-е. М.: Вильямс. 2006. 1104 с. ISBN 0-13-273350-1.
13. Fukushima К., Miyake S., Takayuki I. Neocognitron: A neural network model for a mechanism of visual pattern recognition // IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics SMC–13(5):826–34. 1983.
14. Boahen K.A. A retinomorphic vision system // IEEE Micro. 1996. V. 16. № 5. P. 30−39.
15. Boahen K.A., Andreou A.G., Mateo San. A contrast sensitive silicon retina with reciprocal synapses, Advances in Neural Information Processing Systems // CA: Morgan Kaufmann. 1992. V. 4. P. 764−772.
16. Чангизи М. Революция в зрении: что, как и почему мы видим на самом деле: Пер. с англ. А. Гопко. М.: Издательство АСТ: CORPUS. 2015. 304 с.
17. Шульговский В.В. Основы нейрофизиологии. М.: Аспект Пресс. 2000. 277 с.
18. Гельмгольц Г. О зрении человека. Новейшие успехи теории зрения. М.: Либроком. 2011. 192 с.
19. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. М.: Мир. 2003. 240 с.
20. Хьюбел Д, Торстен Визел. Мозг и зрительное восприятие. М.: Институт компьютерных исследований. 2012. 840 с.
21. Faugeras O.D. Digital color image processing within the framework of a human visual model // IEEE Trans. 1979.  V. ASSP-27. № 4. P. 380−393.
22. Редозубов А. Логика сознания: [Электронный ресурс]. 2011. URL = http://www.aboutbrain.ru.
23. Packer O., Dacey D. Receptive field structure of H1 horizontal cells in macaque monkey retina // Journal of Vision. 2002. 2(4). P. 279−292.
24. Земляной И.С. Исследование методов выделения и применения опорных контуров с целью распознавания лиц // Материалы 58-й научной конф. с междунар. участием. Московский физико-технический институт. 23−28 ноября 2015 г. М.: МФТИ. 2015.
25. Виноградова Л. Просто Лена // Домашний компьютер. 2002. № 11.
26. LeCun Y., Boser B., Denker J.S., Henderson D., Howard R.E., Hubbard W., Jackel L.D. Back propagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition // Neural Computation. 1989. 1(4). P. 541−551.