Разработка математического и программного обеспечения автоматизированной системы поиска оптимального набора признаков при параметрическом подходе в задачах распознавания

• Автор: Юдина, Ольга Вадимовна
• Шифр специальности: 05.13.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Череповец
• Количество страниц: 151 с. : ил.

ГЛАВА 1. ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ПОДХОДА В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ. Общее описание проблемы поиска оптимального набора признаков в задачах классификации. Виды возмущающих факторов. Искажения бинарн ых изображении. ГЛАВА 2. Определение обобщенной эффективности признака. Алгоритм первоначачьного отбора признаков. Процедура поиска оптимального набора признаков. Ачгоритм решения задачи линейного программирования симплексным методом. Принятие решения об оптимальном наборе признаков
ГЛАВА 3. АДАПТАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО НАБОРА ПРИЗНАКОВ В УСЛОВИЯХ ВЛИЯНИЯ ВОЗМУЩАЮЩИХ ФАКТОРОВ. Признаки, основанные на построении и анализе гистограмм уровней яркости изображения. Признаки, основанные на анализе формы изображения. Признаки, основанные на описании огрубленного эталона графического образа на бинарном изображении. Характеристики эффективности признаков в условиях искажений. Вычисление обобщенной эффективности. Моделирование искажений. Применение алгоритма ИСОМАД. Процедура оптимизации набора признаков с учетом искажений.


Кроме того, считается, что параметрический подход более общий по своей природе и легко поддается машинной реализации8,, поэтому его использование в системах оптического распознавания представляется наиболее актуальным. Введем основные понятия, используемые в данной работе2,6,,. Распознавание объекта это процедура его отнесения к одному из классов объектов АГ, ,ЛГ 2, где п количество классов, определенных для данной разновидности объектов. Количество и описание классов К1К2. К задается предварительно. Классы могут быть заданы перечислением своих представителей, описанием эталонных представителей ЕЕг9,Е для каждого класса. Отличие реальных объектов от эталонных обуславливается влиянием возмущающих воздействий2, поэтому класс может быть задан эталоном и определенной процедурой размывания. В данной работе классы определяются своими представителями. Исходными данными при параметрическом подходе в задаче распознавания, являются результаты измерений, произведенных над объектом. Способ проведения каждого измерения определяется как признак. Без ограничения общности можно считать, что каждьгл из признаков дает возможность получения одного параметра. Вектор значений признаков V у,, уя , измеренных над объектом, задает точку в пространстве параметров. Анализ расстояний между объектами в пространстве признаков является основой для разделения их на классы. Л0 . Расстояния между классами определяются как расстояния между эталонами, расстояния между центрами множеств, расстояния между множествами. В данной работе расстояние между классами определяется как расстояние между эталонами, их представляющими.