Захожай, О. І.Крохмаль, А. В.2024-12-142024-12-142023Захожай О. І., Крохмаль А. В. Екстенсіональний підхід до розпізнавання растрових зображень на основі їх символьних перетворень. Наукові вісті Далівського університету. 2023. №25.https://doi.org/10.33216/2222-3428-2023-25-2https://dspace.snu.edu.ua/handle/123456789/1573Стаття присвячена вирішенню актуального питання вдосконалення методів та інформаційних технологій розпізнавання растрових зображень для різноманітного прикладного застосування. На сьогодень, існує значне різноманіття методів обробки і розпізнавання растрових зображень. Аналіз цих методів і підходів, наведений в статті, показав доцільність їхнього застосування для певних прикладних застосувань. При цьому універсальні рішення відсутні. Крім того, обробка растрових зображень пов’язана з додатковою проблемою використання значних обсягів пам’яті для зберігання еталонів, а також надмірні витрати машинного часу для обробки великих масивів даних. В статті представлений новий підхід до підвищення швидкості розпізнавання растрових зображень з одночасним зменшенням розмірності масиву даних, що підлягають співставленню. Цей підхід базується на перетворенні растрових зображень в символьний вигляд з подальшим зберіганням і співставленням під час розпізнавання. Згідно методу, піксельний масив зображення поділяється на прямокутні сегменти, після чого кожен з них заміняється символом ASCII, максимально подібним за виглядом. Подальше співставлення здійснюється не за окремими пікселями, а за кодуваннями символів фрагменту зображення, що є подальшим розвитком підходу екстенсіонального аналізу. Новий метод дозволяє забезпечити компактність збереження еталонних зображень алфавіту класів, зменшити витрати пам'яті для їх зберігання, а також пришвидшити обробку під час класифікації.ukрозпізнавання растрових зображеньпрограмне забезпечення обробки та аналізу зображеньметоди і алгоритми попередньої обробки зображеньінформаційні системи та технологіїмоделі представлення візуальних данихметоди і алгоритми селекції інформативних ознак та зниження часової складності розпізнаванняArticle004.93:004.02