Метою магістерської атестаційної роботи є дослідження структурних методів інваріантної класифікації зображень. Основна увага приділяється об-численню подібності структурних описів у виді множин характерних ознак - дескрипторів. Для побудови характерних ознак на зображенні використовується ме-тод SURF. Розроблена дослідницька програма, яка виконує порівняння структур-них описів зображень.. На підставі проведених досліджень зроблено висновок про можливість застосування методів структурного розпізнавання при вирішенні прикладних задач комп'ютерного зору. СТРУКТУРНІ МЕТОДИ, ХАРАКТЕРНІ ОЗНАКИ, МІРИ ПОДІБНОС-ТІ, МЕТРИКИ, РОЗПІЗНАВАННЯ, ІНВАРІАНТНІСТЬ, ДЕСКРИПТОР, МЕТОД SURF. Целью магистерской аттестационной работы является исследование структурных методов инвариантной классификации изображений. Основное внимание уделяется вычислению подобия структурных описаний в виде множеств характерных признаков - дескрипторов. Для построения характерных признаков на изображении используется метод SURF. Разработана исследовательская программа, которая выполняет сравне-ния структурных описаний изображений. На основании проведённых исследований получен вывод о возможно-сти применения методов структурного распознавания при решении приклад-ных задач компьютерного зрения. СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ, ХАРАКТЕРНЫЕ ПРИЗНАКИ, МЕРЫ ПОДОБИЯ, МЕТРИКИ, РАСПОЗНАВАНИЕ, ИНВАРИАНТНОСТЬ, ДЕ-СКРИПТОР, МЕТОД SURF. The purpose of the master's thesis is research of structural methods of in-variant classification of images. The basic attention is given calculation of similarity of structural descriptions in the form of sets of characteristic signs - descriptors. For construction of characteristic signs on the image method SURF is used. The research program which carries out comparisons of structural descrip-tions of images is developed. On the basis of the lead researches the conclusion about a possibility of ap-plication of methods of structural recognition is received at the decision of applied problems of computer vision. STRUCTURAL METHODS, CHARACTERISTIC FEATURES, SIMILARITY MEASURE, METRIC, PATTERN RECOGNITION, INVARIANCE, DESCRIPTOR, METHOD SURF.
