Минимизация размерности признакового пространства при распознавании полутоновых изображений со сложной структурой

признаковое пространство полутоновые изображения триплетные признаки стохастическая геометрия минимизация размерности

Сравнительный анализ алгоритмов нейросетевого детектирования лжи, Моделирование импульсных магнитных полей магнитострикционных приборов сейсмобезопасности и уровня, ...

Н. Г. Федотов, Д. А. Мокшанина МИНИМИЗАЦИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СО СЛОЖНОЙ ТЕКСТУРОЙ1 Аннотация. <...> Рассмотрены два подхода к проблеме минимизации размерности признакового пространства. <...> Ключевые слова: полутоновые изображения со сложной текстурой, стохастическая геометрия, триплетный признак, минимизация размерности признакового пространства. <...> Введение В силу того что изображения со сложной текстурой содержат множество объектов, относящихся к различным видам, каждый из которых обладает своими собственными значимыми характеристиками, задача формирования признаков существенно усложняется. <...> Аппарат стохастической геометрии предлагает универсальный метод, позволяющий автоматически, без непосредственного участия эксперта, генерировать большое число признаков, являющихся математической абстрактной характеристикой изображения. <...> Эффективность аппарата стохастической геометрии была подтверждена в работах [1, 2]. <...> С позиции данного метода признаки изображений имеют структуру в виде композиции трех функционалов [1]: Π(F) = Θ P T (F l(ρ, θ)), <...> (1) где ρ, θ – нормальные координаты сканирующей прямой l(ρ, θ), с которыми связаны функционалы P и Θ соответственно; функционал T связан с параметром t, задающим точку на сканирующей прямой l(ρ, θ); F(х, у) – функция изображения на плоскости (х, у). <...> Таким образом, триплетные признаки сохраняют следы генезиса соответствующих областей математики, чем объясняется гибкость и интеллектуаль1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект 09-07-00089. <...> Информатика, вычислительная техника ность алгоритмов распознавания, базирующихся на триплетных признаках. <...> На каждой прямой выделяются однородные по яркости отрезки, характеристикой которых является некоторое действительное число (например, длина отрезка). <...> Таким образом, для всех возможных сканирующих прямых получим матрицу значений функционала Т, элемент <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт