Page 45 - 39

виникає потреба побудови системи датчика. Розв’язати
поставлену задачу можна було б зменшенням розмiру
вiкна. Однак, аналiз показує, що це не завжди
доцiльно.
Можна вiддати перевагу створенню розширеного
образу, який складатиметься з декiлькох груп ознак,
побудованих за методикою, приведеною в попередньому
пiдроздiлi. Представимо вiкно розбитим на чотири
однакових частини а, б, в, г. Нехай в кожнiй такiй
частинi ознаками взятi схили з центра на крайнi точки.
Вектор ознак буде мати вигляд

’
x=(x a,x b,x c,x d) , (4,19)
де
a
a
a
x a=(v 1 ,v 2 ,...,v n )’;
b b b
x b=(x 1 ,x 2 ,...,x n )’; (4.20)
c
c
x c=(x 1 ,x 2 ,...,x n)’;
d
d
d
x d=(x 1 ,x 2 ,...,x n )’.

k
v i - крутизни або iншi кiлькiснi параметри, тобто
ознаки. Штрих, як і ранiше означає транспонування. Якщо
в a,b,c,d взяти по вiсiм схилiв, тобто при n = 8,
вектор х буде тридцятидвохвимірним. Якщо вікно
розбити на 9 однакових частин, то при n=8, вектор x
буде сiмдесятидвохвимiрним. В загальному виглядi
вектор ознак

x=(x a,x b,...,x m)’, (4.21)

a a a
де x a=(v 1 ,v 2 ,...,v n )’;
b
b
b
x b=(v 1 ,v 2 ,...,v n )’; (4.22)
.................
m m m
x m=(v 1 ,v 2 ,...,v n )’.

m - кiлькiсть частин, на якi розбивається вiкно.
Порядок ознак в образi, який розпiзнають, i в еталонi
повинен бути чiтко витриманий. Методика обертання
образiв для кращого спiвпадання з еталоном, буде
розглянута пiзнiше.
Запропонованi образи можна використати при
розпiзнаваннi, класифiкацiї чи кластеризацiї великих
дiлянок земної поверхнi, при пошуках певної дiлянки
мiсцевостi, заданої у виглядi цифрової моделi.
Природно, що сiдловину можна представити як два хребти