Исследование и разработка методов формирования решающих правил при классификации фрагментов на полутоновых изображениях

• Автор: Поцыкайло, Александр Анатольевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 178 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ И АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ
1.1 Постановка задачи выбора математической модели сигнала полутонового изображения
1.2 Анализ методов формирования решающих правил
1.2.1 Формирование признаков по полутоновому изображению
1.2.2 Выбор критерия эффективности системы признаков
1.2.3 Проблема распознавания
1.3 Постановка задачи оптимизации признаковых пространств
1.4 Методы распознавания, основанные на теории статистических решений...44 Выводы по материалам 1 главы
2 ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК МОДЕЛИ СИГНАЛА ПОЛУТОНОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ РАСПОЗНАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
2.1 Преобразование модели сигнала полутонового изображения
2.1.1 Нормализация сигнала полутонового изображения
2.2 Синтез решающего правила классификатора сигналов при непараметрической априорной неопределенности
2.3 Укрупнение описания сигналов полутоновых изображений на основе обобщенного оператора преобразования
2.4 Оптимизация параметров распознающих систем в случае параметрической
априорной неопределенности
Выводы по материалам 2 главы
3 АЛГОРИТМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОМ РАСПОЗНАВАНИИ СИГНАЛОВ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1 Формирование системы признаков при классификации случайных процессов с использованием метода стохастического кодирования сигналов полутоновых изображений
3.1.1 Исследование связи статистических характеристик анализируемого процесса с опорным процессом
3.2. Оптимизация разделяющих поверхностей и принятие решений
3.3. Определение структурной схемы алгоритма распознавания
3.4 Исследование влияния вида и количества опорных распределений на эффективность классификатора
3.5 Исследование влияния времени обучения и распознавания на
эффективность классификатора
Выводы по материалам 3 главы
4 МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ КЛАССИФИКАТОРА СИГНАЛОВ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.1 Постановка экспериментального исследования
4.2 Методы моделирования устройств обработки сигналов, с использованием пакетов программ математического моделирования
4.3 Реализация работы алгоритмов непараметрического распознавания в пакете математического моделирования
4.4 Оценка вычислительной сложности алгоритма
4.5 Сравнительный анализ показателей качества и сложности НК МСОК и алгоритма непараметрической классификации по методу к-ближайших соседей
4.6 Оценка статистической погрешности результатов программного эксперимента
4.7 Разработка структурной схемы экспериментальной установки
4.8 Определение показателей качества работы пепараметрического
классификатора
Выводы по материалам 4 главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

где т^;, - математические ожидания к-го признака для ьго и фго класса;
<Т]^,ац| - среднеквадратические отклонения к-го признака для 1-го и рго класса.
При распознавании двух одномерных нормальных случайных процессов, критерий (1.13) удовлетворяет условиям (1.9), (1.10), (1.11), (1.12). Построим критерий разделимости на основе выражения (1.13) для многомерных нормальных совокупностей. Так как признаки получаемые на основе метода стохастического кодирования имеют слабую корреляционную связь, то в качестве критерия разделимости можно предложить
где N - число признаков.
Выражение (1.14) удовлетворяет (1.8-1.12).
При равных (или неизвестных) дисперсиях признаков можно использовать следующее выражение для оценки эффективности признака [66]
1.2.3 Проблема распознавания
Распознавание представляет собой отнесение исследуемого объекта, задаваемого в виде совокупности наблюдений, к одному из взаимоисключающих классов на основе сопоставления апостериорной информации относительно каждого поступившего на вход системы распознавания объекта (или изображения) с априорным описанием классов [41, 56, 74, 75]. КМ системы распознавания состоит в том, что существует однозначное отображение совокупности на-

(1.14)

(1.15)