Обробка зображень з метою їх розпізнавання є однією з центральних і практично важливих задач при створенні систем штучного інтелекту. Проблема носить явно виражений комплексний ієрархічний характер і включає ряд основних етапів: сприйняття поля зору, сегментація, нормалізація виділених об'єктів, розпізнавання. Такий важливий обов'язковий етап як розуміння (інтерпретація) зображень включається частково в етап сегментації і остаточно вирішується на етапі розпізнавання. Дана робота присвячена дослідженню методів нормалізації проективної групи, а також розробці методу побудови множини еталонів, для подальшого їх використання при розпізнаванні зображень. У Науковій роботі булі проаналізовані умови моментів для еталонів, а на базі висновків розроблено метод побудови еталона. Програмний продукт реалізує розроблений метод. НОРМАЛІЗАЦІЯ, ПРОЕКТИВНА ГРУПА, ЗОБРАЖЕННЯ, МОМЕНТИ, ЕТАЛОН. Обработка изображений с целью их распознавания является одной из центральных и практически важных задач при создании систем искусственного интеллекта. Проблема носит явно выраженный комплексный иерархический характер и включает ряд основных этапов: восприятие поля зрения, сегментация, нормализация выделенных объектов, распознавание. Такой важный обязательный этап как понимание (интерпретация) изображений включается частично в этап сегментации и окончательно решается на этапе распознавания. Данная работа посвящена исследованию методов нормализации проективной группы, а также разработке метода построения множества эталонов, для дальнейшего их использования при распознавании изображений. В Научной работе были проанализированы условия моментов для эталонов, а на базе выводов разработан метод построения эталона. Программный продукт реализует разработанный метод. НОРМАЛИЗАЦИЯ, ПРОЕКТИВНАЯ ГРУППА, ИЗОБРАЖЕНИЯ, МОМЕНТЫ, ЭТАЛОН. Image processing for the purpose of their recognition is one of the central and practical problems in creating artificial intelligence systems. The problem has obviously expressed an integrated hierarchical and includes a number of major steps: the perception of the field of view, segmentation, normalization of the selected objects, recognition. An important step as the mandatory understanding (interpretation) of the figures contains the stage segmentation and is finally decided on the recognition stage. This paper investigates methods of normalization of the projective group, and develops a method of constructing a set of standards for their further use in image recognition. In the Science paper is analyzed the conditions for the moments of standards, and based on the findings of the method of construction standard. The software product implements the developed method. NORMALIZATION, PROJECTIVE GROUP PICTURE POINTS BENCHMARK.
