Object recognition is of great importance for many civil and military applications and supposes the identification and classification of the object in real-time, regardless of spatial position, angular orientation, etc. In the article, the methods of central and logarithmic central image chord transformations are described. The system for invariant object recognition and space parameters determination was developed based on the proposed image chord transformation operations, which is of a multiprocessor functionally distributed architecture, in which various modules implement separate image processing operations, and allows to recognize the objects regardless of their position, scale, or rotation, and to determine the parameters for targeting The model of a data processing flow in the system was elaborated to permit the determination of the signal processing stages which can be realized in parallel. An analytical estimation and analysis of the system’s data processing time and throughput is carrying out. The approach of the system’s optimization was applied and allows to decrease the total data processing time by 24.5 times and increase the system’s throughput by 75 times.
Recunoașterea obiectelor este de o importanță majoră în multiple aplicații civile și militare și presupune identificarea și clasificarea obiectului în timp real indiferent de poziția spațială, orientarea unghiulară etc. În articol sunt descrise metodele de transformare centrală și logaritmică centrală a coardelor imaginii. Este elaborat sistemul de recunoaștere invariantă a obiectelor și determinare a parametrilor spațiali pe baza operațiunilor de transformare a coardelor imaginii. Sistemul reprezintă o arhitectură multiprocesor funcțional distribuită, în care diferite module implementează operațiuni separate de procesare a imaginilor și permite recunoașterea obiectelor indiferent de poziția lor, scară sau rotație și determină parametrii pentru direcționare. A fost elaborat modelul de transmitere a datelor în sistem care permite determinarea etapelor de procesare realizate în paralel. A fost efectuată o estimare și analiză analitică a timpului și a productivității de procesare a datelor în sistem. A fost aplicată metoda de optimizare a sistemului, ce a adus la micșorarea timpului total de procesare a datelor de 24,5 ori și la creșterea productivității sistemului de 75 de ori.