Некоторые математические принципы, лежащие в основе компьютерного распознавания изображений:

• Анализ границ и форм. 4 Для анализа и классификации изображений используют набор техник и алгоритмов. 4 Например, фильтр Собеля, который выделяет границы на изображении и вычисляет градиент яркости. 4
• Поиск шаблонов. 4 Этот метод заключается в поиске конкретного шаблона (детали, фрагмента) внутри большего изображения. 4 Для этого используют различные метрики сходства, такие как кросс-корреляция или сумма квадратов разностей. 4
• Локальные бинарные шаблоны. 4 Метод используют для текстурного анализа изображений. 4 Для каждого пикселя изображения определяют его локальное окружение и на основе значений яркости в этом пространстве создают бинарный шаблон. 4 Затем его применяют для описания текстурных характеристик на изображении. 4
• Метод главных компонент. 5 Его используют для сокращения размерности данных при сохранении их максимального разброса. 5 В распознавании образов этот метод применяют для уменьшения размерности изображений, удаления шумов и несущественных деталей, что повышает точность классификации. 5
• Математическая морфология. 1 Это простейшие операции наращивания и эрозии бинарных изображений. 1 Такие методы позволяют убрать шумы из бинарного изображения, увеличив или уменьшив имеющиеся элементы. 1
• Контурный анализ. 1 Контур является уникальной характеристикой объекта. 1 Часто это позволяет идентифицировать объект по контуру. 1