Рассмотрен вопрос фрактального кодирования изображения для задач распознавания изображений. Проанализировано пространственное распределение соответствующих друг другу доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Предложен новый метод построения фрактального кода, при-званный минимизировать влияние дефектов изображения на качество распознавания.
фракталы, системы итерируемых функций, распознавание изображений, фрактальный код изображения,локализованные фракталы.
1. Lin, S. H. Face Recognition/Detection by Probabilistic Decision-BasedNeural Network / S. H. Lin, S. Y. Kung // IEEE Trans. On Neural Networks. – 1997. - №8(1). – P.114-132.
2. Гультяева, Т.А. Скрытые марковские модели с одномерной топологией в задаче распознавания лиц / Т.А. Гультяева, А.А. Попов.- Новосибирск: НГТУ, 2006.
3. Kohonen, T. TheSelf-organizingMap / T. Kohonen // Proceedingsofthe IEEE.– 1990. - № 78(9). – P.1464-1480.
4. Гулаков, В.К. Методы распознавания изображений на основе фрактального кодирования / В.К. Гулаков, С.Б. Клепинин // Вестн. Брян. гос. техн. ун-та. – 2012. - №4(36). – С. 54 – 61.
5. Jacquin, A. Image Coding Based on a Fractal Theory of Iterated Contractive Image Transformations / A. Jacquin // IEEE Transactions on image processing. – 1992. – №1(1). – P.18-30.
6. Fisher, Y. Fractal Image Compression: Theory and Application / Y. Fisher. - Springer-Ver, 1994.
7. Ebrahimpour, H. Face recognition using fractal codes / H. Ebrahimpour, V. Chandran
