Разработка сервиса распознавания образов и автоматического проставления тегов на основе оптимальных по результатам совпадения/мощностных затрат/времени обработки/семантичности алгоритмов

Цели: разработка оптимального по результатам совпадения/мощностных затрат/времени обработки/семантичности алгоритма распознавания образов на изображениях, оптимального алгоритма очистки изображения от помех, модулей по распознаванию изображений, модулей классификации для коллекций изображений, в результате которой каждому изображению будет соответствовать подробный набор меток; интеграция модулей прототипа сервиса распознавания образов и автоматического проставления тегов; тестирование прототипа сервиса распознавания образов и автоматического проставления тегов, устранение недостатков. Выбраны методы предварительной обработки и анализа изображения: получение изображений различных цветовых моделей, гистограмм, градиентов, нахождения точек интереса на основе алгоритмов ORB и BRISK. Протестированы алгоритмы сегментации. Для сегментации выбран метод водораздела из-за высокой эффективности, быстродействия и возможности ручной помощи в определении сегментов изображения. Реализован более эффективный алгоритм очистки изображения от помех на основе билатерального фильтра. Разработаны модули по распознаванию изображений, модули классификации для коллекций изображений, в результате работы которых каждому изображению будет соответствовать подробный набор метокДля интеграции модулей прототипа системы распознавания образов на изображениях, автотегирования и очистки изображения от помех выбран протокол SSH. Результаты нагрузочного тестирования показали высокую стабильность и надёжность прототипа системы распознавания образов, автотегирования изображений и очистки изображений от шума.