Мультиагентний підхід до генерації та аналізу комп’ютерної графіки для задач розпізнавання образів

Abstract

Мета. Обґрунтувати та розробити теоретичні засади застосування мультиагентного підходу до генерації й аналізу комп’ютерної графіки у задачах розпізнавання образів. Методика. Проведено огляд і систематизацію сучасних наукових публікацій за напрямом мультиагентних систем у комп’ютерному зорі та графіці, виконано порівняльний аналіз підходів і запропоновано концептуальну схему мультиагентної системи, що поєднує генерацію зображень та їхній аналіз. Результати. Визначено ключові переваги мультиагентного підходу (масштабованість, модульність, колективне навчання) для автоматичного розпізнавання образів, узагальнено існуючі методи (від мультиагентного сегментування та класифікації до генеративних змагальних мереж) та окреслено архітектуру системи, де спеціалізовані агенти-«генератори» і агенти-«розпізнавачі» взаємодіють для покращення точності і узгодженості результатів. Наукова новизна. Вперше теоретично поєднано процес генерації графічних образів та їх аналіз у єдиній мультиагентній парадигмі; обґрунтовано можливість подолання обмежень одноагентних рішень (таких як дрейф інтенції чи неповнота даних) шляхом колективної роботи агентів із розподілом завдань. Практична значимість. Отримані результати створюють підґрунтя для розробки інтелектуальних систем комп’ютерного зору, здатних автоматично генерувати та аналізувати графічні дані з підвищеною достовірністю; це має застосування у діагностиці зображень, автономних робототехнічних комплексах, системах доповненої реальності та інших сферах, що потребують надійного розпізнавання образів.