ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ А.Н.КОРЕПАНОВ, А.Г.ЯСТРЕБОВ Пермский государственный национальный исследовательский университет, 614990, Пермь, Букирева, 15 Задача детектирования и классификации объектов на изображении относится к области компьютерного зрения. На сегодняшний день эта тема имеет широкое практическое применение в интеллектуальных системах видеонаблюдения. Одной из актуальных проблем является повышение качества детектирования и увеличение быстродействия продолжается. Главная трудность заключается в количестве возможных вариаций внешнего вида объекта. Объекты могут иметь различные размеры, форму, цвет и разные мелкие детали. Геометрическая неоднозначность проявляется, когда три измерения реального мира проецируются на два измерения изображения. Также, яркость пикселей зависит от свойств среды: поглощения, отражения, рассеяния света, расположения и интенсивности источников освещения. Чтобы использовать эту информацию в полном объеме, пришлось бы создать детектор в виде таблицы, содержащей для каждого возможного набора входных данных записи о том, является ли этот набор данных объектом или нет, как показано в таблице 1. Таблица 1. Идеальный, но неосуществимый классификатор (1,1) (1,2) … (20,20) Классификация 0 0 … 0 Не-объект … … … … … 35 45 … 28 Объект … … … … … 255 255 … 255 Не-объект К сожалению, такой поход нереализуем. Так, для описания классификатора фрагмента 20х20 пикселей потребовалось бы записей. Главный вопрос в детектировании объектов заключается в выборе хорошего представления, которое бы не выходило за пределы наших вычислительных мощностей. Мы должны задаться вопросом: “Какие признаки выделяют этот объ166