Wykorzystanie transformacji log-Hough’a do tworzenia reprezentacji obrazu dla klasyfikatora neuronowego

Artykuł przedstawia metodę tworzenia reprezentacji fragmentu obrazu oparta o transformacje log-polar i log-Hough’a. Transformacje te są uważane za uproszczone modele biologicznych systemów wizyjnych. Reprezentacje obrazu stanowią rzuty przestrzeni log-Hough’a na osie: katów i promieni. Tak utworzone wektory stanowią wejście do sieci neuronowej typu backpropagation. Zadaniem sieci jest klasyfikacja reprezentacji obrazów na „korzystne” i „niekorzystne” z punktu widzenia późniejszego dopasowywania, którego celem jest automatyczna orientacja wzajemna zdjęć fotogrametrycznych. Badano sieci z jedna warstwa ukryta o zmiennej liczbie elementów. Najlepsze sieci rozpoznały zbiór testowy na poziomie 70%.

In the present paper, the method for generation of the sub-image representation is presented. The method is based on log-polar and log-Hough transforms. These transforms are considered to be very simplified models of the biological visual systems. The projections of the log- Hough space onto the two axes (the angles and the radii ones) are taken as the sub-image representation. These vectors form an input to the backpropagation neural network. The network task is to classify the sub-images as “advantageous” or “non-advantageous” from the subsequent mutual matching point of view. Several networks which have a variable number of neurons in one hidden layer have been tested. The best recognition rates about 70% (test set) have been obtained.