Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Застосування багатокомпонентної моделі даних для описів класів у задачі класифікації зображень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Гороховатський, Володимир Олексійович; Стяглик, Наталя Іванівна; Жадан, Олексій ВіталійовичПредметом досліджень статті є методи класифікації зображень за множиною дескрипторів ключових точок у системах комп'ютерного зору. Метою є підвищення ефективності класифікації шляхом впровадження багатокомпонентної моделі даних на множині дескрипторів для бази еталонних образів. Застосовувані методи: детектор та дескриптори ORB, апарат теорії множин і векторного простору, метричні моделі визначення релевантності для множин багатовимірних векторів, елементи теорії ймовірностей, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено модифікований метод класифікації зображень на основі впровадження багатокомпонентної моделі для аналізу даних із системою центрів, визначено способи побудови множини центрів даних, найбільш ефективним є медоїд множиниі базовані на ньому центри. Результативність модифікації суттєво залежить від способу формування центрів, застосованої моделі класифікації, а також від самих даних. Найкращі результати показала класифікація з інтегрованим показником окремо для кожного із еталонів у вигляді суми значень розподілів для набору центрів; експериментально перевірена результативність класифікації, підтверджена працездатність запропонованого методу. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у трансформованому просторі даних, підтвердження працездатності запропонованих модифікацій на прикладах зображень, створення програмного застосунку для впровадження розроблених методів класифікації у системах комп'ютерного зору.Документ Дослідження результативності класифікаторів зображень за статистичними розподілами для компонентів структурного опису(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Гороховатський, Володимир Олексійович; Гадецька, Світлана Вікторівна; Жадан, Олексій Віталійович; Хвостенко, Олександр ОлександровичПредметом досліджень є моделі для побудови класифікаторів зображень у просторі описів як множини дескрипторів ключових точок при розпізнаванні візуальних об’єктів у системах комп’ютерного зору. Метою є створення та вивчення властивостей класифікатора зображень на підґрунті побудови ансамблю розподілів для компонентів структурного опису із використанням різноманітних моделей прийняття класифікаційних рішень, що забезпечує результативну класифікацію. Завдання: побудова моделей класифікації у синтезованому просторі образів ймовірнісних розподілів, аналіз параметрів, що впливають на їх ефективність, експериментальне оцінювання результативності класифікаторів засобами програмного моделювання за наслідками оброблення експериментальної бази зображень. Застосованими методами є: детектор ORB для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, математична статистика, засоби визначення релевантності для множин векторів даних, програмне моделювання. Отримані результати: Розроблений метод класифікації підтверджує свою працездатність та ефективність для класифікації зображень. Результативність методу може бути посилена введенням різноманіття видів метрик та мір подібності між центрами та дескрипторами, вибором способу формування центрів для еталонних описів, введенням логічного оброблення та стиснення структурного опису. Найкращі результати класифікації показала модель з використанням найбільш вагомого класу за вектором розподілів для кожного дескриптора, що відповідає параметру моди. Використання концентрованої частки даних опису дає можливість покращити його розрізнення з іншими описами. Застосування медіани як центру опису має перевагу над середнім значенням. Висновки. Наукова новизна – розроблення ефективного методу класифікації зображень на основі впровадження системи ймовірнісних розподілів для компонентів даних, що сприяє поглибленому аналізу у просторі даних та підвищує результативність класифікації. Класифікатор реалізовано у варіантах зіставлення інтегрального подання розподілів за класами і на підставі аналізу моди для розподілів окремих компонент. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у видозміненому просторі даних, підтвердження працездатності запропонованих модифікацій аналізу даних на прикладах зображень, розроблення програмних моделей для впровадження запропонованих методів класифікації у системах комп’ютерного зору.