Введение
ГЛАВА 1. Алгоритмы вычисления оценок 14
1.1. Определение модели АВО 14
1.2. Обзор эффективных формул для модели АВО 20
1.2.1. Системы опорных множеств комбинаторного типа 22
1.2.2. Системы опорных множеств, являющиеся интервалами булева куба .24
1.2.3. Симметрические функции близости 30
1.2.4. Ранги систем опорных множеств 34
1.2.5. Абсолютно симметрические системы опорных множеств 39
1.2.6. Атомарные системы опорных множеств 42
1.3. Общая характеристика результатов исследований модели АВО 46
ГЛАВА 2. Алгоритмы вычисления оценок с двухмерными опорными множествами 49
2.1. Определение модели ДАВО 49
2.2. Специфика задачи распознавания изображений 50
2.3. Эффективные алгоритмы ДАВО с прямоугольными опорными множествами 52
2.4. Эффективные алгоритмы ДАВО с опорными множествами, являющимися композицией прямоугольников 60
2.5. Эффективные алгоритмы ДАВО с прямоугольными опорными множествами и функциями близости, зависящими от двух опорных множеств 63
2.5.1. Функции близости, зависящие от двух опорных множеств 63
2.5.2. Эффективный способ вычисления оценок для функции близости 65
2.5.3. Подстановки, обладающие а-свойством относительно системы опорных множеств 73
2.5.4. Эффективный способ вычисления оценок для функции близости и множества G, обладающего а-свойством 75
ГЛАВА 3. Многошаговые процедуры поиска 79
3.1. Задача поиска шаблона на растре. Многошаговые процедуры поиска 79
3.2. Эффективные двухшаговые процедуры поиска прямоугольника 87
3.3. Одномерная задача поиска прямоугольника. Элементарные двухшаговые процедуры поиска 96
3.4. Условия оптимальности процедуры Fcr для одномерной задачи поиска прямоугольника 103
3.5. Нижняя оценка сложности двухшаговой процедуры одномерного поиска прямоугольника 112
ГЛАВА 4. Вычислительные эксперименты 116
4.1. Предварительные замечания 116
4.2. Модельные задачи 117
4.3. Гематологическая задача 121
Заключение 126
Список литературы 127
