2.2. Основание для разработки.

1. Разработке подлежит цифровая модель для исследования работы группы алгоритмов (детерминированного, вероятностного, вероятностного с усеченной выборкой признаков, комбинированного и комбинированного с усеченной выборкой признаков алгоритмов), предназначенных для распознавания подвижных точечных объектов на фоне стационарных, нестационарных, случайных помех по квантованной видеоинформации, которая отображает множество сигналов дискретного поля наблюдения, полученных в последовательные моменты времени. Цифровая модель предназначена для лабораторных работ с целью моделирования и исследования на ЭВМ работы данных алгоритмов, выполняющих распознавание по видеоинформации о динамическом изображении, структура которого может содержать подвижные точечные объекты, появляющиеся и исчезающие на сложном фоне стационарных и нестационарных помех различной яркости и формы. Цифровая модель должна позволять с помощью машинного эксперимента оценивать и сравнивать качество работы данных алгоритмов вероятностями ошибочных решений и средним количеством последовательных замеров признаков, исследуемых при распознавании, то есть быстродействием.

2. Заказчиком данной разработки является кафедра информатики и вычислительной техники Омского Государственного Университета.

3. Плановые сроки начала и окончания разработки: начало - 15 декабря 1995 года; окончание - 15 мая 1996 года.

4. Порядок оформления и предоставления результатов работы Заказчику - по окончании сроков проектирования.

2.3. Назначение.

В ряде областей человеческой деятельности особый интерес представляет задача распознавания подвижных малоразмерных объектов по их видеоизображениям. Распознавание подобных объектов затруднено из-за того. что они удалены от точки наблюдения и не могут быть охарактеризованы какой-либо геометрической формой, а также, зачастую, из-за отсутствия сведения о времени и месте их возможного появления. В ряде случаев необходимо осматривать пространство в телесном угле, имеющем значительные размеры. Однако, увеличение размеров осматриваемого пространства ослабляет помехозащищенность обзорно-поисковой системы и затрудняет достижение высокой пространственной разрешающей способности.

Особые трудности возникают при организации распознавания, поиска и наблюдения нескольких объектов. Задачи подобного рода не всегда могут быть успешно решены человеком-оператором. В связи с этим также возникает необходимость в исследовании возможностей автоматического распознавания данного класса объектов.

Особенностью задач, исследуемых на данной цифровой модели, является квантованная форма видеоинформации, которая представлена множествами сигналов дискретного поля наблюдения, полученных в последовательные моменты времени. Таким полем может быть множество фотодатчиков (рецепторов), расположенных в одной плоскости и преобразующих яркости различных точек изображения во множество соответствующих им сигналов. Дискретное поле наблюдения данного типа принято называть “полем рецепторов” или “сетчаткой”.