Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

PCA based modification of SIFT-like methods for object class recognition

100%

Owczarek A.

|

2011

|

tom Vol. 2, no. 1

23--26

EN

This paper discusses a novel PCA based modification of standard SIFT and PCA-SIFT algorithms for the purpose of object class recognition. New descriptors intended to be simultaneously distinctive enough to describe the difference between features belonging to separate categories and general enough to capture the variations among features from the same class are proposed. The experimental results, gained for a test database, showing the reliability of introduced approach are presented.

2

View invariant object recognition using coloured receptive fields

100%

Hall D. , Crowley J. L. , de Verdiere V. C.

|

tom Vol. 9, No. 1/2

341-352

EN

This paper decribes a technique for the recognition and tracking of every day objects. The goal is to build a system in which orinary desktop objects serve as physical icons in a vision based system for man-machine interaction. In such a system, the manipulation of objects replaces user commands. This method is based on sampling a local appearance function at discrete viewpoints by projecting it conto a vector of receptive fields which have been normalised to local scale and orientation. This paper reports on the experimental validation of the approach, and of its extension to the use receptive fields based on colour. The experimental results indicate that the technique does indeed provide a method for building a fast and robust recognition technique. Furthermore, the extension to coloured receptive fields provides a greater degree of local discrimination. The coloured receptive field approach is aplied to the recognition of objects under changing view points. Appearance of objects depends strongly on the view point and the lighting. In the experiments we show that the developed technique based on coloured receptive fields allows the recognition of objects invariant from the view point of the camera. This is obtained by training images from view points that sample the view sphare. this experiment shows that the approach is suitable for the recognition of general objects as physical icons in an augmentad reality.

3

Depth-based Descriptor for Matching Keypoints in 3D Scenes

100%

Matusiak K. , Skulimowski P. , Strumillo P.

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2018

|

tom Vol. 64, No. 3

299--306

EN

Keypoint detection is a basic step in many computer vision algorithms aimed at recognition of objects, automatic navigation and analysis of biomedical images. Successful implementation of higher level image analysis tasks, however, is conditioned by reliable detection of characteristic image local regions termed keypoints. A large number of keypoint detection algorithms has been proposed and verified. In this paper we discuss the most important keypoint detection algorithms. The main part of this work is devoted to description of a keypoint detection algorithm we propose that incorporates depth information computed from stereovision cameras or other depth sensing devices. It is shown that filtering out keypoints that are context dependent, e.g. located at boundaries of objects can improve the matching performance of the keypoints which is the basis for object recognition tasks. This improvement is shown quantitatively by comparing the proposed algorithm to the widely accepted SIFT keypoint detector algorithm. Our study is motivated by a development of a system aimed at aiding the visually impaired in space perception and object identification.

4

Pick-and-place task implementation using visual open-loop control

88%

Kołosowski P. , Wolniakowski A. , Bogdan M.

|

tom Vol. 13, no. 3

211--216

EN

In the ever increasing number of robotic system applications in the industry, the robust and fast visual recognition and pose estimation of workpieces are of utmost importance. One of the ubiquitous tasks in industrial settings is the pick-and-place task where the object recognition is often important. In this paper, we present a new implementation of a work-piece sorting system using a template matching method for recognizing and estimating the position of planar workpieces with sparse visual features. The proposed framework is able to distinguish between the types of objects presented by the user and control a serial manipulator equipped with parallel finger gripper to grasp and sort them automatically. The system is furthermore enhanced with a feature that optimizes the visual processing time by automatically adjusting the template scales. We test the proposed system in a real-world setup equipped with a UR5 manipulator and provide experimental results documenting the performance of our approach.

5

System komputerowego rozpoznawania gatunków ziaren pyłku (aeroalergenów)

75%

Wawrzyniak Z. , Sochoń J. , Jachowicz R. , Rapiejko P. , Jurkiewicz D.

|

2008

|

tom Vol. 49, nr 6

175-177

PL

W pracy przedstawiono wizyjny system rozpoznawania ziaren pyłku, oparty na komputerowej analizie obrazu i automatycznym rozpoznaniu rodzajów ziaren pyłku w celu określenia ich stężenia w powietrzu. System zbudowany jest z dwóch części: 1) systemu pozyskania ziaren pyłku w urządzeniu mechanicznym wraz z przetwornikiem CCD do cyfrowego zapisu obrazu, 2) algorytmów i oprogramowania do rozpoznania ziaren i ich klasyfikacji wraz z odpowiednimi miarami oszacowania. Rozpoznane maszynowo obiekty ziaren pyłku są klasyfikowane do opisujących je klas-gatunków roślin. Automatyzacja pomiaru obrazowego, przyśpieszenie analizy, możliwość dostarczania obrazów w oparciu o techniki internetowe i stosowanie kryteriów statystycznych w analizie stanowią istotne, nowe rozwiązania w systemie.

EN

The Computer Aided Image Recognition System for Pollen-Grain Species, based on image analysis of samples, count of recognized pollens and calculation of pollen volume density are discussed in the paper. System consists of two parts: 1) a pollen grain collection sampler equipped with CCD sensor, and 2) the dedicated software for object segmentation, pollen recognition and their classification into proper species of air allergens with value estimation of the measures. Image based measurement automation, analysis acceleration, possibility of web based image transmission and use of statistics-based criteria in estimation are the main advantages of the system.

6

Is threat recognition special? Resistance of threat recognition to perceptual noise

75%

Król E. M.

Polish Psychological Bulletin

|

2018

|

tom 49

|

nr 4

7

Fotogrametryczne widzenie komputerowe i analiza obrazu w świetle III Komisji XXI Kongresu ISPRS

75%

Bujakiewicz A.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

tom Vol. 18a

31--37

PL

W referacie zostaną przedstawione główne zakresy działalności III Komisji Międzynarodowego Towarzystwa Fotogrametrii i Teledetekcji (ISPRS), realizowane w latach 2004 - 2008, które były prezentowane na XXI Kongresie w Pekinie, w lipcu 2008 roku. Prace badawcze III Komisji, które były wykonywane w ramach pięciu grup roboczych, zostały opublikowane w dwóch częściach B3a i B3b Międzynarodowego Archiwum Fotogrametrii i Teledetekcji, oraz przedstawione w ramach 34 referatów na 8 sesjach technicznych i 156 referatów na 8 sesjach posterowych. Poszczególne sesje dotyczyły następujących głównych zagadnień: metod automatycznej orientacji, sekwencji obrazu i rekonstrukcji powierzchni, obrazowania i interpretacji obrazów z lotniczego skanera laserowego (Lidaru), wykrywania i rekonstrukcji budynków, ekstrakcji dróg i monitorowania ruchu drogowego, fotogrametrycznego widzenia komputerowego, 3D modelowania miasta, automatyzacji w analizie obrazu. W trakcie ostatniego posiedzenia Ogólnego Zgromadzenia (‘General Assembly’), 9 lipca 2008 roku, zostało zatwierdzonych szereg rezolucji i postanowień, dotyczących wszystkich ISPRS technicznych Komisji. Zawierały one zarówno ogólne spostrzeżenia, jak i rozpoznanie koniecznych badań oraz rekomendacje, które w odniesieniu do Komisji III, są zgrupowane w dwóch następujących częściach: (1) Zintegrowana ocena obrazowych i pozycyjnych (range) danych, oraz (2) Automatyczna interpretacja obrazowych i pozycyjnych danych.

8

System graficznego rozpoznawania obiektów ruchomych

75%

Majewski M. , Pałka D.

|

tom nr 21

57--73

PL

System graficznego rozpoznawania ruchomych obiektów to rozwiązanie, które może być bardzo szeroko stosowane w życiu codziennym. Taki system powinien rozpoznać obiekty określone przez użytkownika przed jego uruchomieniem. Algorytmy stosowane w tym systemie powinny mieć dużą szybkość i dokładność. Istnieje wiele rozwiązań dla takich algorytmów, które wykorzystują wiele różnych technik i ustawień. W artykule przedstawiono podstawowe pojęcia i zasady systemu rozpoznawania obiektów mobilnych, a także przedstawiono koncepcję nowego systemu graficznego do rozpoznawania obiektów mobilnych, który ma większe możliwości niż systemy dotychczas używane.

EN

The system of graphic recognition of moving objects is a solution that can be very widely used in everyday life. Such a system should recognize objects that are specified by the user before launching it. The algorithms that are used in this system are expected to have high speed and accuracy. There are many solutions for such algorithms that use many different techniques and settings. This article presents the basic concepts and principles of the moving object recognition system, and also presents the concept of a new graphic system for recognizing moving objects that has greater capabilities than the systems used so far.

9

Depth-based Descriptor for Matching Keypoints in 3D Scenes

75%

Matusiak K. , Strumiłło P. , Skulimowski P.

|

10

Konstrukcja stolika obrotowego do celów akwizycji widoków do baz obiektów

63%

Stefańczyk M. , Walęcki M.

|

2016

|

tom z. 195, t. 2

447--455

PL

Robotyka usługowa, będąca od dłuższego czasu jednym z głównych kierunków zainteresowania robotyków na świecie, dąży do stworzenia robotów potrafiących współpracować z ludźmi bądź wyręczać ich w zadaniach poza fabrykami. W niemalże wszystkich tego typu zastosowaniach, jedną z kluczowych kwestii jest rozpoznawanie obiektów w otoczeniu robota. Dostępność pełnych, trójwymiarowych modeli tych przedmiotów znacząco poprawia jakość ich detekcji i rozpoznawania. Budowanie modeli obiektów jest dużo łatwiejsze przy zastosowaniu stolików obrotowych w celu akwizycji wielu widoków tego samego przedmiotu. W artykule przedstawiono projekt i budowę stanowiska do półautomatycznego zbierania wielu widoków obiektów.

EN

Service robotics which is now a hot topic worldwide, aims at creating robots able to cooperate with people or even do everyday tasks for them. One of the key issues in such applications is the object recognition task. Detection and recognition of such can be greatly improved, if full, three-dimensional models of objects are available. And those can be created in fast and robust way using rotators to capture multiple views of the same object. In this paper, design and construction of the smart rotator for semi-automatic acquisition of multiple object views is presented.

11

Finding robust transfer features for unsupervised domain adaptation

63%

Gao D. , Wu R. , Liu J. , Fan X. , Tang X.

|

tom Vol. 30, no. 1

99--112

EN

An insufficient number or lack of training samples is a bottleneck in traditional machine learning and object recognition. Recently, unsupervised domain adaptation has been proposed and then widely applied for cross-domain object recognition, which can utilize the labeled samples from a source domain to improve the classification performance in a target domain where no labeled sample is available. The two domains have the same feature and label spaces but different distributions. Most existing approaches aim to learn new representations of samples in source and target domains by reducing the distribution discrepancy between domains while maximizing the covariance of all samples. However, they ignore subspace discrimination, which is essential for classification. Recently, some approaches have incorporated discriminative information of source samples, but the learned space tends to be overfitted on these samples, because they do not consider the structure information of target samples. Therefore, we propose a feature reduction approach to learn robust transfer features for reducing the distribution discrepancy between domains and preserving discriminative information of the source domain and the local structure of the target domain. Experimental results on several well-known cross-domain datasets show that the proposed method outperforms state-of-the-art techniques in most cases.

12

A surface and air object identification set

63%

Żak B. , Hożyń S.

Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej

|

2015

|

tom R. 56 nr 1 (200)

59--68

EN

This article presents an optic-thermal set which is designed to continuously control monitored space using two vision cameras and a thermo-vision camera installed on a rotary head. On receiving data this set recognizes and identifies floating and low-flying objects on the basis of their classification features and thermal characteristics. The data on location of detected targets is displayed on an electronic chart of the monitored area pursuant to the requirements specified for automated command systems. In addition, the set is capable of tracking movement of selected objects in real time.

PL

W artykule przedstawiono zestaw optyczno-termalny, który przeznaczony jest do ciągłego nadzoru nad obserwowaną przestrzenią za pomocą dwóch kamer wizyjnych i kamery termowizyjnej zainstalowanych na obrotowej głowicy. Zestaw ten wykorzystując pozyskaną informację, dokonuje rozpoznania i identyfikacji obiektów pływających i obiektów nisko lecących na podstawie ich cech klasyfikacyjnych i charakterystyk termicznych. Informacje o położeniu wykrytych obiektów są przedstawione na elektronicznej mapie cyfrowej obserwowanego akwenu zgodnie z wymaganiami stawianymi dla zautomatyzowanych systemów dowodzenia. Ponadto zestaw ten ma możliwość śledzenia ruchu wybranych obiektów w czasie rzeczywistym.

13

System wizyjny automatycznie rozpoznający elementy podlegające operacjom montażowym

63%

Gajer M.

Elektrotechnika i Elektronika

|

2000

|

tom T. 19, z. 1

21--28

PL

W artykule zaproponowano wykorzystanie systemu wizyjnego, zrealizowanego w oparciu o kartę akwizycyjną z wieloprocesorowym układem TMS320C80 firmy Texas Instruments, do automatycznej identyfikacji obiektów podlegających operacjom montażowym. Opisano szczegółowo wszystkie kolejne operacje wykonywane na pozyskanych z kamery obrazach, takie jak wstępne przetworzenie obrazu, jego segmentację, ekstrakcje cech, opisujących rozpoznawane obiekty oraz ich klasyfikację. Poszczególne etapy przetwarzania obrazów zostały zobrazowane na zamieszczonych w artykule ilustracjach oraz zamieszczono uzyskane dla prezentowanego przykładu wyniki procesu automatycznego rozpoznawania obiektów.

EN

In thepaper the usage of the vision system, basing on the acquisiti on board with the TMS320C80 Texas Instruments multiprocessor system, for automatic montage elements recognition is proposed. Ali image processing operations performed on the acquired from the camera images are thoroughly described. Particularly the image pre-processing operations, image segmentation, feature extraction and classification are described in details. Consequent image processing stages are illustrated in figures placed in the paper and object classification results are also presented.

14

The use of cloud computing in mobile robotics

63%

Burski B. , Garbacz P.

|

2014

|

tom no. 2

61--72

EN

The increasing popularity of mobile service robots results in the development of technologies aimed at improving the performance of computing while simultaneously reducing energy consumption of processing units. Projects are proposed for offloading complex computation from robots into other platforms. The migration of data for storage, computing, and other purposes is described as cloud computing. This solution has a number of advantages over traditional approach, where all actions are performed on a single machine. The main advantages include the increase of operating time and decrease of mass by reducing the capacity of the required energy sources. This is thanks to the fact that the mobile agent can be tasked with no or only simple data processing. In the paper, an analysis of the capability of the most popular cloud robotic platforms is presented. Furthermore, descriptions of typical cloud architectures as well as factors in favour of applying cloud systems into mobile robots are described. Short descriptions of a number of popular cloud-based platforms including the DAvinCi project, Cloud-Based Robot Grasping Project, and RoboEarth are provided. RoboEarth is further described in greater detail including its main advantages. Basic tests using the Kinect sensor and RoboEarth object recognition software were performed. Lastly, a potential application for the system based on available mobile platforms is described.

PL

Wzrost popularności robotyki mobilnej przyczynił się do poszukiwania technologii umożliwiających zwiększenie wydajności obliczeniowej jednostek sterujących przy jednoczesnym zmieszeniu ich zapotrzebowania energetycznego. Jednym z proponowanych rozwiązań jest przeniesienie złożonych obliczeniowo zadań z procesorów robotów do zewnętrznych platform. Migracja danych w celach przechowania, obliczeniowych i innych określana jest mianem chmury komputerowej. Rozwiązanie to, które zaproponowane zostało po raz pierwszy w latach 60. XX wieku, posiada szereg zalet w porównaniu z klasycznymi metodami przetwarzania danych. Najważniejsze z nich to zwiększenie czasu operacyjnego robota oraz redukcja jego masy poprzez zmniejszenie pojemności wymaganych źródeł energii. W artykule przedstawiono analizę stanu wiedzy z zakresu wykorzystania przetwarzania danych w chmurze obliczeń w zastosowaniach związanych z robotyką mobilną. Opisane zostały architektury chmur obliczeniowych wykorzystywanych w popularnych projektach: DAvinCi, Cloud-Based Robot Grasping oraz RoboEarth. Ze względu na otwarty charakter ostatniej z wymienionych platform została ona szerzej przedstawiona i wykorzystana w testach laboratoryjnych. W przeprowadzonych pracach badawczych zastosowano sensor Kinect, który został wykorzystany w celu detekcji obiektów za pomocą platformy RoboEarth. Przedstawiono potencjalne zastosowania opisanej technologii dla realizacji zadań wymagających zastosowania grupy robotów mobilnych.

15

Analiza i klasyfikacja obrazów suszu warzywnego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

63%

Koszela K. , Weres J.

|

tom R. 9, nr 2

77--82

PL

W życiu codziennym bardzo często dokonujemy oceny naszego otoczenia i na tej podstawie podejmujemy decyzje o klasyfikacji obserwowanej sytuacji. Czynimy to w oparciu o obserwację otoczenia jak również napływającą z różnych źródeł informację z wykorzystaniem posiadanej wiedzy i zdolności. Proces ten jest dla nas całkowicie naturalny. Jeżeli jednak chcemy podobne zadanie zlecić systemowi komputerowemu to wówczas musimy wykonać wiele kroków, które pozwolą w części odwzorować za pomocą oprogramowania ludzką zdolność do obserwacji, uczenia się i dokonywania podejmowania ostatecznej decyzji w oparciu o posiadaną wiedzę. Wzrastający poziom komplikacji informacji wywołuje rosnące zapotrzebowanie na systemy zdolne do rozpoznawania i dokonywania klasyfikacji prezentowanych im obiektów. Jednym z takich obiektów jest susz warzywny, którego ocena jakości i jego klasyfikacja przysparza szereg problemów. W pracy przedstawiono koncepcję metody analizy obrazów suszu warzywnego i zastosowanie jej do szybkiego oszacowania udziału poszczególnych frakcji w badanej próbie pod względem barwy i kształtu.

EN

In everyday life we often evaluate our surroundings and on this basis we make decisions about the classification of the observed situation. We do it by watching our surroundings as well as by analysing the information coming to us from various sources by means of the knowledge and the abilities we posses. This process is completely natural for us. However, if we want a computer system to do it, we need to make many steps in order to partly reflect in the software the human ability to observe, learn and make the final decision on the basis of the possessed knowledge. The increasing complexity of information causes a rising demand for systems capable of recognizing and classifying objects presented to them. One of such objects are dried vegetables whose quality evaluation and classification cause many problems. In the thesis the concept of dried vegetables’ image analysis method was presented as well as its application to quick colour and shape evaluation of individual fractions in a tested sample.

16

Porównanie metod weryfikacji hipotez obiektów rozpoznawalnych w obrazach RGB-D

63%

Laszkowski M. , Kornuta T.

|

2016

|

tom z. 195, t. 2

367--376

PL

W poniższej pracy skupiono uwagę na wykorzystaniu czujników RGB-D do rozpoznawania obiektów na potrzeby robotyki usługowej. W szczególności celem było porównanie działania wybranych metod weryfikacji hipotez. W referacie pokrótce opisano kompletny podsystem percepcji robota służący do rozpoznawania obiektów oraz zaproponowano odpowiednią metodykę badań. W badaniach tych przeanalizowano zarówno poprawność detekcji, jak i pozycjonowania rozpoznawanych obiektów. Otrzymane wyniki potwierdzają poprawność opracowanego rozwiązania i wskazują kierunki dalszego rozwoju systemu.

EN

In this paper we focus on the utilization of RGB-D sensors in robot perception for the purpose of recognition of diverse objects. In particular, we compare three selected methods for verification of object hypotheses. We briefly present the complete robot perception subsystem and propose a comparison methodology. In the performed studies we have analyzed the correctness of both detection and pose estimation of the recognized objects. The results confirmed the correctness of the developed solution and indicate directions for further research.

17

Utilizing relevant RGB-D data to help recognize RGB images in the target domain

63%

Gao D. , Liu J. , Wu R. , Cheng D. , Fan X. , Tang X.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2019

|

tom Vol. 29, no. 3

611--621

EN

With the advent of 3D cameras, getting depth information along with RGB images has been facilitated, which is helpful in various computer vision tasks. However, there are two challenges in using these RGB-D images to help recognize RGB images captured by conventional cameras: one is that the depth images are missing at the testing stage, the other is that the training and test data are drawn from different distributions as they are captured using different equipment. To jointly address the two challenges, we propose an asymmetrical transfer learning framework, wherein three classifiers are trained using the RGB and depth images in the source domain and RGB images in the target domain with a structural risk minimization criterion and regularization theory. A cross-modality co-regularizer is used to restrict the two-source classifier in a consistent manner to increase accuracy. Moreover, an L2,1 norm cross-domain co-regularizer is used to magnify significant visual features and inhibit insignificant ones in the weight vectors of the two RGB classifiers. Thus, using the cross-modality and cross-domain co-regularizer, the knowledge of RGB-D images in the source domain is transferred to the target domain to improve the target classifier. The results of the experiment show that the proposed method is one of the most effective ones.

18

Rozpoznawanie obiektów w obrazach RGB-D : generacja modeli obiektów

63%

Kornuta T. , Laszkowski M. , Wilkowski A. , Żmuda Ł. , Katerżawa K.

|

tom z. 194, t. 1

277--286

PL

Czujniki RGB-D zwracające obrazy kolorowe wraz ze skojarzonymi mapami głębi otwierają nowe możliwości w percepcji robotów. W dwuczęściowym artykule skupiono uwagę na rozpoznawaniu obiektów w obrazach zwracanych przez tego typu urządzenia. W poniższej, pierwszej części skupiono uwagę na generacji modeli obiektów trójwymiarowych. Zaprezentowano stworzone stanowisko do akwizycji różnych widoków obiektów oraz omówiono proces tworzenia modeli poprzez łączenie tych widoków. Ideę jego działania oparto o przekształcenie obrazu RGB-D do postaci chmury punktów oraz ekstrakcję cech. Stworzone modele wykorzystywane są następnie do rozpoznawania konkretnych instalacji obiektów z wykorzystaniem metod probabilistycznych, czemu poświęcono drugą część artykułu.

EN

The two-part article focuses on the recognition of objects in RGB-D images. The following, first part is devoted to the generation of model of three-dimensional objects. A single model is created from several views of a given object. The whole process os based on the conversion of a single view (an RGB-D image with the object mask) into a point cloud and extraction of features, which are suqsequently used in the process of merging all views into a single model of an object. The second part of the article describes how those models are used for the recognition of object instances in analysed RGB-D images.

19

Rozpoznawanie obiektów w obrazach RGB-D : wnioskowanie probablistyczne

63%

Kornuta T. , Katerżawa K. , Laszkowski M.

|

tom z. 194, t. 1

287--296

PL

Dwuczęściowy artykuł poświęcony jest rozpoznawaniu obiektów w obrazach RGB-D na potrzeby robotyki usługowej. W pierwszej części omówiono modele obiektów oraz metodę ich generacji. W poniższej, drugiej części uwagę skupiono na rozpoznawaniu instalacji obiektów z wykorzystaniem cech ekstrahowanych z obrazów RGB-D oraz wnioskowania probabilistycznego. Przedstawiono ideę zastosowania sieci Bayesa, proces generacji jej struktury oraz metodę wyznaczania wag początkowych sieci na podstawie wczytanych modeli obiektów. Omówiono proces rozpoznawania instalacji polegających na generacji hipotez przez sieć Bayesa na podstawie dopasowań cech wyekstrahowanych z aktualnie analizowanego obrazu RGB-D do cech modeli. Przedstawiono wyniki weryfikujące poprawność działania systemu.

EN

The two-part article is devoted to the recognition of instances of objects in RGB-D images. The first part discusses the generation of object models. Current, second part focuses on utilization of probabilistic inference fo generation of lattice of hypotheses representing matching of the features observed in the image to features of stored object models. After a brief introduction to probabilistic inference, we present the general idea of system, discuss the method of generation of the Bayesian network and present the results of experiments that confirm the correct operation of the developed solution.

20

Application of cellular neural networks and deformable models to object recognition

51%

Korbiel P.

|

tom z. 111

65-72

EN

The following paper presents an idea of deformable grid object-recognition paradigm implementation within a framework of Cellular Neural Network Universal Machine (CNN-UM). A method for parallel representation of deformable grid, as well as a method for parallel modelling of grid matching process has been proposed. The proposed object recognition method has been verified by means of computer simulations and experimentally by using actual hardware CNN-UM implementations. The main advantage of the method is a fast realisation of the recognition task.

PL

Podstawowym celem pracy było wykazanie możliwości efektywnej implementacji metody rozpoznawania obrazów, bazującej na wykorzystaniu siatek deformowalnych, w strukturze równoległego, macierzowego procesora obrazu, jaki stanowi uniwersalna sieć neuronowa komórkowa (USNK). W wyniku przeprowadzonych badań opracowano sposób reprezentacji deformowalnej siatki dostosowany do architektury procesorów USNK. Opracowana została metoda równoległego modelowania mechanizmów decydujących o przemieszczaniu węzłów siatki deformowalnej w procesie analizy obrazu. Opracowany w wyniku badań algorytm rozpoznawania został pomyślnie zweryfikowany w drodze symulacji komputerowych. Zweryfikowana została także możliwość realizacji opracowanego algorytmu przy użyciu współczesnych platform sprzętowych zbudowanych w oparciu o strukturę uniwersalnej sieci neuronowej komórkowej. Sformułowana w wyniku przeprowadzonych badań metoda pozwala na istotne poszerzenie możliwości funkcjonalnych współczesnych układów inteligentnych sensorów informacji wizyjnej, pozwalając na realizację złożonej analizy obrazu już na poziomie przetwarzania wstępnego. W konsekwencji, zaproponowane rozwiązanie pozwala na znaczące zwiększenie efektywności pracy szerokiej klasy systemów automatycznego monitorowania i nadzoru, korzystających z rozproszonych źródeł informacji wizyjnej.