Предложен подход к разделению на кластеры объектов на изображениях ИК-диапазона. В качестве данных для кластеризации использовано множество ключевых точек-соответствий, получаемых с помощью алгоритмов SIFT, SURF, ORB. Составлена типовая схема обнаружения объекта и проведен анализ алгоритмов кластеризации. Выявлены ограничения при использовании существующих подходов, которые подтолкнули к созданию собственного решения задачи кластеризации. Разработанный алгоритм протестирован, показана его эффективность для изображений ИК-диапазона. Результаты данного подхода к кластеризации могут быть использованы для классификации объектов по площади.
1. Rublee E., Rabaud V., Konolige K., Bradski G. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF. – California, 2012.
2. Jain A., Murty M., Flynn P. Data clustering: a review // ACM Computing Surveys. – 1999. – Vol. 31. – No. 3. – 264–323.
3. Котов А., Красильников Н. Кластеризация данных, 2006 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet/02ia-seminar-note.pdf (дата обращения: 28.10.2016).
4. Николенко С. Кластеризация и алгоритм EM, 2012 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlau12/10-clustem.pdf (дата обращения: 28.10.2016).
5. Воронцов К.В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования: курс лекций. – М.: МГУ, 2007. – 18 c.
6. Стрижов В.В., Кузнецов М.П., Рудаков К.В. Метрическая кластеризация последовательностей аминокислотных остатков в ранговых шкалах // Математическая биология и биоинформатика. – 2012. – Т. 7. – № 1.– С. 345–359.