Видання НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62886

Переглянути

Фільтри

20231

Налаштування

ORCID: search.filters.orcid.https://orcid.org/0000-0002-7184-8143Ключові слова: search.filters.subject.AKAZE descriptor

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Матриця відстаней для множини компонентів структурного опису як інструмент для створення класифікатора зображень
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Гороховатський, Володимир Олексійович; Передрій, Олена Олегівна; Творошенко, Ірина Сергіївна; Марков, Тарас Євгенович
    Предметом досліджень статті є методи класифікації зображень у системах комп'ютерного зору. Мета – розвинення структурних методів класифікації в аспекті впровадження системи класифікаційних ознак на підґрунті значень матриці відстаней для багатовимірних компонентів опису. Застосовувані методи: детектор ключових точок AKAZE, апарат теорії множин і векторних просторів, метричні моделі визначення релевантності для множин багатовимірних векторів, теорія формування розподілів даних, елементи теорії ймовірностей, програ мне моделювання. Отримані результати: розроблено модифікації методу класифікації зображень на основі впро вадження формалізму матриць відстаней для множини компонентів опису, запропоновано інтеграційні моделі для формування класифікаційних ознак та здійснення дій над множинами векторів на основі матриці відстаней, вста новлено метричні особливості множин багатовимірних векторів як ознак класифікації. Результативність розробле них модифікацій класифікатора залежить від вибору підмножини та числа дескрипторів у описі, міри для зістав лення описів. На підставі впровадження апарату матриці відстаней вдалося сформувати інтегровані ознаки у ви гляді одновимірних розподілів даних і скоротити обчислювальні витрати при забезпеченні результативності кла сифікації на навчальній вибірці даних. Практична значущість роботи полягає у побудові моделей класифікації на підставі матриці відстаней, підтвердженні працездатності запропонованих модифікацій на прикладах зображень, створенні програмного застосунку для впровадження розроблених класифікаторів у комп'ютерному баченні.