Аннотация. Описывается методика моделирования наблюдаемых изображений цепочек объектов с учетом кривизны их траектории. Предлагается алгоритм опознавания цепочек на основе анализа формы маршрутов минимального дерева, отличающийся повышенной толерантностью к кривизне их траектории. Проводится оценка вероятностей правильного опознавания цепочек при различных уровнях случайных отклонений объектов от эталонных положений.
Ключевые слова: опознавание цепочек; групповой точечный объект; распознавание конфигурации группы объектов, цепочки и скопления; нестационарная форма; контурный анализ; анализ формы минимального остового дерева; структурный анализ графа
Abstract. Methods for modeling images of objects chains considering of their trajectories curvature is described. The algorithm for identification of chains by analyzing the shape of minimum tree routes, which feature is high tolerance to their trajectories curvature, is proposed. The estimation for probability of correct chain identification for different levels of random object aberrations against templates is performed.
Key words: Identification of chains; group point object; recognition for configuration of object group: chains, areas; nonstationary shape; contour analysis; minimum spanning tree shape analysis; structural graph analysis.