У магістерській роботі проведено дослідження існування оптимального порогу для порівняння описів у просторі характерних ознак зображення (ключових точок), знайдених за допомогою SURF. Виконана програмна реалізація системи оброблення з подальшим її тестуванням та дослідженням різних варіантів застосування. Запропонований підхід до знаходження оптимальності порогів є досить ефективним вирішенням задачі розпізнавання зображень із використанням оптимальних значень параметрів, що складає основний зміст дипломної роботи. SURF, РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОБРАЖЕНЬ, ОПТИМАЛЬНИЙ ПОРОГ, ХАРАКТЕРНІ ОЗНАКИ, ЙМОВІРНІСТЬ РОЗПІЗНАВАННЯ. В магистерской работе проведено исследование существования оптимального порога для сравнения описаний в пространстве характерных признаков изображения (ключевых точек), найденных с помощью SURF. Выполнена программная реализация системы обработки с последующим ее тестированием и исследованием различных вариантов применения. Предложенный подход к нахождению оптимальности порогов достаточно эффективным решением задачи распознавания изображений использованием оптимальных значений параметров, что составляет основное содержание дипломной работы. SURF, РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ОПТИМАЛЬНЫЙ ПОРОГ, ХАРАКТЕРНЫЕ ПРИЗНАКИ, ВЕРОЯТНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЯ. In the master's thesis studied the existence of an optimal threshold for comparing descriptions of the characteristic features of the image space (key points) found using SURF. Performed software implementation of treatment with subsequent testing and researching different options application. The approach to optimality of the threshold is a very effective solution to the problem of image recognition using optimal parameter values, which is the main content of the thesis. SURF, image recognition, the optimal threshold, a characteristic sign, the probability of recognition.
