Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.nau.edu.ua:8080/handle/NAU/36123
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMukhina, M. P.-
dc.contributor.authorYeremeieva, T. A.-
dc.date.accessioned2018-09-20T07:34:42Z-
dc.date.available2018-09-20T07:34:42Z-
dc.date.issued2018-03-
dc.identifier.issn1990-5548-
dc.identifier.otherDOI: 10.18372/1990-5548.55.12716-
dc.identifier.urihttp://er.nau.edu.ua:8080/handle/NAU/36123-
dc.description.abstractFast and robust image processing and matching is a very important task with various applications in computer vision and robotics. In this paper, we compare the performance of two different image matching techniques, i.e., by speed up robust features and by rotated robust independent elementary features, against different kinds of transformations and deformations such as scaling, rotation, noise, fisheye distortion, and cropping. For this purpose, we manually apply different types of transformations on original images and compute the matching evaluation parameters such as the number of key points in images, the matching rate, and the execution time required for each algorithm and we will show that which algorithm is the best more robust against each kind of distortion.uk_UA
dc.description.abstractУ роботі порівнюємо ефективність двох різних методів зіставлення зображень, тобто SURF та ORB, на різного роду перетвореннях та деформаціях, таких як масштабування, обертання, шум, викривлення типу “риб'яче око” та кадрування. Для цього ми вручну застосовуємо різні типи перетворень на оригінальних зображеннях та обчислюємо відповідні параметри оцінки, такі як кількість ключових точок у зображеннях, швидкість співставлення та час виконання, необхідні для кожного алгоритму, з'ясовуючи, який алгоритм надійніший для кожного виду спотворень.uk_UA
dc.description.abstractВ работе сравниваем эффективность двух различных методов сопоставления изображений, то есть SURF и ORB, на разного рода преобразованиях и деформациях, таких как масштабирование, вращение, шум, искажения типа "рыбий глаз" и кадрирование. Для этого мы вручную применяем различные типы преобразований на оригинальных изображениях и вычисляем соответствующие параметры оценки, такие как количество ключевых точек в изображениях, скорость сопоставления и время выполнения, необходимые для каждого алгоритма, выясняя, какой алгоритм надежнее для каждого вида искажений.uk_UA
dc.publisherКиїв «Освіта України»uk_UA
dc.relation.ispartofseriesElectronics and Control Systems;2018. N1(55): 11-16-
dc.relation.ispartofseriesЕлектроніка та системи управління;2018. N1(55): 11-16-
dc.subjectImage matchinguk_UA
dc.subjectimage featureuk_UA
dc.subjectrobust matchinguk_UA
dc.subjectimage distortionuk_UA
dc.subjectЗіставлення зображеньuk_UA
dc.subjectхарактерні особливості зображеньuk_UA
dc.subjectробасне зіставлення зображеньuk_UA
dc.subjectспотворення зображеньuk_UA
dc.subjectСопоставления изображенийuk_UA
dc.subjectхарактерные особенности изображенийuk_UA
dc.subjectробастные сопоставления изображений; .uk_UA
dc.subjectискажения изображенийuk_UA
dc.titlePERFORMANCE AND SPEED COMPARISON OF SURF AND ORB DESCRIPTORSuk_UA
dc.title.alternativeПорівняння ефективності та швидкодії детекторів характерних ознак SURF та ORBuk_UA
dc.title.alternativeСравнение эффективности и быстродействия детекторов характерных признаков SURF и ORBuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.identifier.udc004.932.2 (045)-
dc.specialityTHEORY AND METHODS OF SIGNAL PROCESSINGuk_UA
dc.specialityТЕОРІЯ ТА МЕТОДИ ОБРОБЛЕННЯ СИГНАЛІВuk_UA
Appears in Collections:Наукові публікації та матеріали кафедри АКІК

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Razde 1.1_ Yeremeieva.pdfНаукова стаття5.78 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.