Аннотация на русском языке: Рассматривается задача выделения типовых конструктивных элементов по результатам полного цикла обработки оптических изображений невысокого качества, формируемых в условиях сложной фоновой обстановки, с использованием обучающей выборки ограниченного объема соответствующих признаков распознавания. В основу решения поставленной задачи положены полученные в [1] результаты, которые позволяют задачу проверки многоальтернативной гипотезы свести к проверке соответствующего числа двуальтернативных. Предлагается подход к выбору состава формируемых по исходному изображению признаков распознавания, инвариантных к аффинным преобразованиям на плоскости и масштабируемому уровню интенсивности. Проводится обоснование введения скалярного показателя качества и характеристики распознавания, использование которых позволяет решать задачи выбора алгоритма принятия решения в указанных условиях, его настройку, формирование оценок ожидаемого качества решения поставленной задачи и их достоверности. С использованием методов имитационного моделирования приводится иллюстративный пример.

The summary in English: The task of identifying typical structural elements according to the results of a full cycle of processing optical images of low quality, formed in a complex background environment, using a training sample of a limited amount of relevant recognition features, is considered. The solution of the problem is based on the results obtained in [1], which allow the task of testing a multi-alternative hypothesis to be reduced to checking the corresponding number of two-alternative ones. An approach is proposed to select the composition of recognition features formed from the original image, invariant to affine transformations on the plane and scalable intensity level. The substantiation of the introduction of a scalar quality indicator and the characteristics of recognition, the use of which allows to solve the problem of choosing a decision-making algorithm in the specified conditions, its setting, the formation of estimates of the expected quality of the solution of the task and their reliability. Using simulation techniques, an illustrative example is provided.

Ключевые слова: Адаптивный байесов подход, алгоритм формирования решающей статистики, имитационное моделирование, конструктивный элемент, оптическое изображение, метод скользящего контроля, признак распознавания, решающее правило, характеристика распознания, эффективность.
Key words: Adaptive Bayes approach, algorithm of formation of decisive statistics, imitating modeling, structural element, the optical image, method of the sliding control, recognition sign, the decisive rule, characteristic of recognition, efficiency.