Search academic texts

Information × Registration Number 2120U009254, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title CLASSIFICATION OF IMAGES BASED ON AN ENSEMBLE OF STATISTICAL DISTRIBUTIONS BY CLASSES OF ETALONS FOR STRUCTURAL DESCRIPTION COMPONENTS popup.author Гороховатський В. О.Гадецька С. В.Стяглик Н. І.Власенко Н. В.Gorokhovatsky V. A.Gadetska S. V.Stiahlyk N. I.Vlasenko N. V. popup.publication 22-12-2020 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/218367 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Сучасні системи комп’ютерного зору потребують дієвих класифікаційних рішень на підґрунті поглибленого аналізу природи оброблюваних даних. Статистичні розподіли є на сьогодні першорядним засобом аналізу у системах розпізнавання образів. У випадку, якщо опис розпізнаваного об’єкту подано чималою множиною векторів, статистичний апарат стає фундаментальним способом ефективного прийняття рішення про клас розпізнаваного об’єкту. Це викликає необхідність застосування універсального апарату розподілів у загальному виді для системи багатовимірних дескрипторів опису за встановленими класами даних, що визначаються заданою базою еталонів. Класифікатор створює або організовує нову просторову структуру векторів із елементів аналізованого об’єкту, яка загалом має деяку оцінювану подібність до структури чи складу елементів еталону, а класифікація здійснюється шляхом оптимізації міри цієї подібності на множині еталонів. Ймовірнісна модель породження даних виступає ключовим практичним підходом до формалізації задачі навчання класифікатора, суть якої полягає у встановленні статистичних розподілів об’єктів чи їх складових з наступною процедурою агрегації компонентних рішень та подальшої оптимізації у середовищі класів. Цінним представляється також вивчення та застосування критеріїв оцінювання ефективності у задачі класифікації, що ґрунтується на статистичних засадах.Мета роботи. Розроблення методу результативної класифікації зображень шляхом впровадження ансамблевих статистичних рішень для складу компонентів опису.Метод. Запропоновано спосіб класифікації зображень на основі побудови узагальненого рішення ансамблю компонент, для яких попередньо обчислюються статистичні розподіли за класами даних.Результати. Здійснено синтез методу класифікації шляхом застосування ансамблевого рішення компонентів опису. Підтверджено працездатність і ефективність розробленого класифікатора. На прикладах застосування методу для синтезованих даних із використанням традиційних критеріїв експериментально оцінена його результативність.Висновки. Досліджені способи побудови класифікатора зображень засновані на ансамблі часткових рішень даних статистичного аналізу для складових структурного опису у вигляді множини дескрипторів ключових точок. Статистичний підхід забезпечує виявлення пріоритетного класифікаційного рішення для компонентів опису, за множиною яких формується результуюче рішення ансамблю. Наукову новизну дослідження складає розроблення методу класифікації зображень на підставі ансамблю рішень компонентів опису, що засновані на їх статистичних розподілах за класами даних. Практична значущість роботи полягає у підтвердженні працездатності та результативності запропонованих методів на демонстраційних прикладах.  popup.nrat_date 2026-02-09 Close