Оценка сложности алгоритма рекурсивного поиска области изображения

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017. № 2

Рис. 3.

Сравнение числа обрабатываемых окон для различных количеств

шагов

изменения размеров окон для изображения размерами 1024

768 пиксель

Заключение.

Проведено сравнение двух алгоритмов разбиения изображения

на пересекающиеся подобласти в целях поиска в нем некоторых объектов: алго-

ритма скользящего окна и предложенного в статье алгоритма рекурсивного раз-

биения изображения на подобласти. В ходе сравнения данных алгоритмов обна-

ружено, что в худших случаях алгоритм скользящего окна имеет меньший поря-

док сложности, чем алгоритм рекурсивного разбиения изображения. Однако в

некоторых частных случаях использование алгоритма рекурсивного разбиения

изображения может быть предпочтительнее, поскольку способно сократить чис-

ло анализируемых окон по сравнению с алгоритмом скользящего окна за счет

исключения из дальнейшего рассмотрения на каждом шаге рекурсии части окон,

заведомо не содержащих искомый объект.

Также был выработан критерий (11), определяющий условия, при которых

использование рекурсивного алгоритма предпочтительнее алгоритма скользящего

окна.

В качестве развития настоящей работы предполагается сформировать класси-

фикатор, позволяющий отбрасывать на каждом шаге рекурсии часть окон, заведо-

мо не содержащих объект, и разработать метод локализации объектов с использо-

ванием этого классификатора на основе алгоритма рекурсивного разбиения обла-

сти изображения.

ЛИТЕРАТУРА

Shet V.

Street View and reCAPTCHA technology just got smarter // Google Security Blog: веб-

сайт. URL:

(дата обращения: 10.01.2017).