Метою магістерської роботи є дослідження методів розпізнавання на основі грануляції структурних описів зображень. Проведення моделювання засновано на сучасному методі структурного аналізу SURF, який вирішує за-вдання пошуку та ідентифікації особливих точок зображення та створення дескрипторів, інваріантних до зсувів, масштабу і обертання. Розроблена програмна модель методу розпізнавання в середовищі MS Visual Studio 2010. Проведено дослідження методів розпізнавання на ос-нові грануляції описів зображень людського обличчя. Грануляція забезпечує стиснення та формування підмножини найбільш інформативних ознак. На основі використаної бази зображень проведені дослідження, які підтверджу-ють ефективність розробленого методу розпізнавання. ХАРАКТЕРНІ ОЗНАКИ ЗОБРАЖЕНЬ, ІНВАРІАНТНІСТЬ, ДЕСКРИ-ПТОР, МЕТОД SURF, ГРАНУЛЯЦІЯ, СТРУКТУРНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ, ІНФОРМАТИВНА ОЗНАКА Целью магистерской работы является исследование методов распозна-вания на основе грануляции структурных описаний изображений. Проведе-ние моделирования основано на современном методе структурного анализа SURF, который решает задачи поиска и идентификации особых точек изо-бражения и создание дескрипторов, инвариантных к смещению, масштабу и вращению. Разработана программная модель метода распознавания в среде MS Visual Studio 2010. Проведено исследование методов распознавания на осно-ве грануляции описаний изображений человеческого лица. Грануляция обес-печивает сжатие и формирование подмножества наиболее информативных признаков. На основе использованной базы изображений проведены иссле-дования, которые подтверждают эффективность разработанного метода рас-познавания. ХАРАКТЕРНЫЕ ПРИЗНАКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ИНВАРИАНТ-НОСТЬ, ДЕСКРИПТОР, МЕТОД SURF, ГРАНУЛЯЦИЯ, СТРУКТУРНОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ, ИНФОРМАТИВНЫЙ ПРИЗНАК The purpose of the master's work is a modeling of method of recognition based on a granulation of structural descriptions of images. The modeling was performed based on a modern method of structural SURF analysis, which solves the problem of searching and identifying the singular points of the image and the creation of descriptors that are invariant to landslides, scale, and rotation. The programming model of the method was created using MS Visual Studio 2010 IDE. Investigation of recognition methods were performed based on a granulation of descriptions of a human's face images. Granulation provides compression and organization of the most informative criteria. Research based on images database was performed and proves the effectiveness of the developed method. IMAGE CHARACTERISTIC FEATURES, INVARIANCE, DESCRIPTOR, SURF METHOD, GRANULATION, STRUCTURAL RECOGNITION, INFORMATIVE CRITERION
