72
Список используемых источников
1. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В. Обработка и анализ
изображений в задачах машинного зрения. М.: Физматкнига, 2010.
2. Потапов А.С. Системы компьютерного зрения. СПб.: ИТМО, 2016.
3. Russian Sanctions: Addition of Certain Entities to the Entity List // Federal
Register. The Daily Journal of the Unites States Government. [Электронный
ресурс] URL: https://www.federalregister.gov/documents/2016/09/07/2016-
21431/russian-sanctions-addition-of-certain-entities-to-the-entity-list (дата
обращения: 08.06.2018).
4. Embedded Vision Industries // Global Association for Vision Information.
[Электронный ресурс] URL: https://www.visiononline.org/embedded-vision
(дата обращения: 08.06.2018).
5. What's New in Robotics // ROBOTIQ. [Электронный ресурс] URL:
https://blog.robotiq.com/ (дата обращения: 01.11.2018).
6. ГОСТ 20999 - 83. Устройства числового программного управления
для металлообрабатывающего оборудования. М.: Изд-во стандартов, 1983.
7. Шувалов Р.И. Распознавание образов на цифровых изображениях на
основе теории инвариантов. М.: Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2012.
8. Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов.
Радио, 1979.
9. Harris, C., Stephens, M. A Combined Corner and Edge Detector // 4th Alvey
Vision Conference. London: BMVA, 1988. С. 23.1-23.6.
10. Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. SURF: Speeded Up Robust Features //
European Conference on Computer Vision. Munich: ECCV, 2006. С. 404–417.
11. David G. L. Object recognition from local scale-invariant features //
International Conference on Computer Vision. Salt Lake City: ICCV, 1999. С.
1150–1157.
73
12. Yang X., Cheng K. T. Local Difference Binary for Ultra-fast and Distinctive
Feature Description // ISMAR. Santa Barbara: Electrical and Computer
Engineering University of California, 2012.
13. Calonder M., Lepetit V., Strecha C., Fua P. BRIEF: Binary Robust
Independent Elementary Features // 11th European Conference on Computer
Vision. Munich: ECCV, 2010. С. 778–792.
14. Leutenegger S., Chli M., Siegwart R. BRISK: Binary Robust Invariant
Scalable Keypoints // International Conference on Computer Vision. Salt Lake
City: ICCV, 2011. С. 2548–2555.
15. Rublee E., Rabaud V., Konolige K., Bradski G. ORB: an efficient alternative
to SIFT or SURF // International Conference on Computer Vision. Salt Lake
City: ICCV, 2011. С. 2564 – 2571.
16. A comparison of object detection algorithms using unmanipulated testing
images - comparing SIFT, KAZE, AKAZE and ORB // KTH. [Электронный
ресурс] URL: https://kth.diva-
portal.org/smash/get/diva2:927480/FULLTEXT01.pdf (дата обращения:
01.06.2018).
17. Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV - Computer Vision with the
OpenCV Library. 2-e изд. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2017.
18. Tuytelaars T., Mikolajczyk K., Local Invariant Feature Detectors: A Survey.
Surrey: CGV, 2008.
19. Конушин А. Слежение за точечными особенностями сцены // On-line
журнал "Графика и мультимедиа", вып. 4, 2003. [Электронный
ресурс] URL: http://cgm.graphicon.ru/issue4/Paper5_konushin/.
20. FAST Corner Detection // Blog Edward Rosten. [Электронный ресурс]
URL: http://www.edwardrosten.com/work/fast.html (дата обращения:
01.06.2018).
