Mukhina, M. P.Barkulova, I. V.2018-09-212018-09-212018-031990-5548DOI: 10.18372/1990-5548.55.12785http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/36176Application of context-dependent classification for recognition tasks is proposed. In the context-free classification, the starting point was the Bayesian classifier. Morphological features such as object form, area, and eccentricity were considered through context-dependent classification. As result, dependences which can be used for object recognition have been obtained, and further they can be used together with interesting point detectors. The procedure of prediction of object variative features was developed.Запропоновано використання контекстно-залежної класифікації для задач розпізнавання. Початковою точкою в довільній класифікації було обрано класифікатор Байєса. Морфологічні ознаки такі як форма об’єкта, площа, ексцентриситет, розглянуті з точки зору контекстно-залежної класифікації. Як результат, отримано залежності, які можна використовувати для розпізнавання об’єкта, і далі апроксимоване аналітичне представлення може використовуватися разом з детекторами точок інтересу. Розроблено процедуру прогнозування варіативних ознак об’єкта.Предложено использование контекстно-зависимой классификации для задач распознавания. Начальной точкой в контекстно-зависимой классификации был выбран классификатор Байеса. Морфологические признаки, такие как форма объекта, площадь, эксцентриситет, рассмотрены с точки зрения контекстно-зависимой классификации. Как результат, получены зависимости, которые можно использовать для распознавания объекта, и дальше аппроксимированные аналитическое представление может использоваться вместе с детекторами точек интереса. Разработана процедура прогнозирования вариативных признаков объекта.Object recognitioncontext-dependent classificationbinary large objectРозпізнавання об’єктаконтекстно-залежна класифікаціяblob аналізРаспознавание объектаконтекстно-зависимая классификацияblob анализArticle528.715:004.932 (045)