Представлен алгоритм классификации образцов многомерных групповых точечных объектов. Поиск осуществляется на основе комбинаторного поиска соразмерных фрагментов матриц попарных отношений на множестве шаблонов. Решение об отнесении образца к тому или иному шаблону принимается по критерию минимума евклидового расстояния. Представленный подход к распознаванию позволяет синтезировать инвариантные (относительно вращения, масштабирования или смещения системы координат) описания вторичных признаков, а также использовать достаточно мощный инструментарий теории многомерного и метрического шкалирования в компенсации искажений распознанных образов групповых точечных объектов. В алгоритме реализована процедура статистических испытаний Монте-Карло, в рамках которого каждая точка случайным образом размещенная в предполагаемой окрестности искомых координат проверяется по условию минимума квадратического показателя сходства. Приведены пример и результаты использования алгоритма для идентификации и восстановления искаженных и подвергнутых воздействию координатных шумов радиоизображений, представленных выборкой шаблонов “блестящих” точек.
групповой точечный объект, классификация, многомерное шкалирование