abstract: Рассматривается технология распознавания особых точек изображений объектов, выделенных в видеоряде для мобильных систем расширенной реальности. Предложена методика определения и сопоставления дескрипторов особых точек на изображениях объектов с дальнейшей возможностью обучения подсистемы распознавания на основе использования леса рандомных деревьев. Проведено сравнительное исследование существующих методик распознавания точечных особенностей, таких как SIFТ, SURF и RIFF, приведены их недостатки. С целью повышения качества методики распознавания объектов с выделенными точечными особенностями на мобильных устройствах предложена методика на основе леса рандомных деревьев. Основная идея методики заключается в распознавании объектов на базе статистики распределения классификатора Байеса о возможных сопоставлениях дескрипторов. Предложены две структуры леса рандомных деревьев: базовая и расширенная. Проведены сравнительные аналитические и экспериментальные исследования существующих и разработанной методик распознавания объектов по детектированным точечным особенностям на основе леса рандомных деревьев. Показано, что использование разработанной методики на базе рандомных деревьев дает лучшую оценку качества распознавания при более высоких требованиях к оперативной памяти и минимальном увеличении времени работы системы.
keywords: расширенная реальность, распознавание изображений, особые точки, точечная особенность, детектирование, дескриптор, рандомные деревья