Преобразование, описанное в [7], представляется авторами как один из вариантов преобразования Радона. Метод фигурного контурного преобразования применим в задачах распознавания лиц (Face Recognition).
Последовательность действий при работе с изображением лица следующая:
В качестве исходного изображения принимается нормализованное и ограниченное изображение лица (пример на рисунке 13).
Проводится его нормальное преобразование Радона.
В полученном цветном изображении выделяются области наибольшей интенсивности.
Области нормализуются и в качестве образца для анализа используются контуры области.
Рисунок 13. Фигурное контурное преобразование.
Образцы, полученные посредством STT, могут сравниваться друг с другом, например, посредством вычисления расстояния Хаусдорффа. В качестве классификатора в [7] предлагается использовать нейронную сеть, на базе квазилинейных модулей Бернулли.
Модификация STT – взвешенное фигурное преобразование, годится для работы с изображениями, повёрнутыми на некоторый угол, с искажающими деталями (мимика, детали внешности – очки, причёски, усы и т.д.)
Знаете ли Вы, что форма представления систем - это класс символьных представлений знаний о системе, выделяемый по признаку применимости для решения определённого круга исследовательских или прикладных задач. Например, форма кибернетической системы ориентирована на исследование информационных процессов, посредующих управление данной системой.
