Вісники НТУ "ХПІ"

В результаті роботи розроблено підхід до швидкої ідентифікації динамічних об'єктів, що описуються як точки в метричних просторах, процес ідентифікації відбувається на основі припущення про близькість точок, що відповідають різним станам одного об’єкта у заданому метричному просторі. Представлений підхід базується на порівнянні відстаней між точками, що описують стан об'єкта. Результати роботи реалізовано в вигляді програмного забезпечення для ідентифікації динамічних об’єктів на послідовностях цифрових зображень та візуалізації таких експериментів. Проведено тестування підходу на синтетичних даних та на реальних даних для ідентифікації об'єктів, знайдених на відео.

На данный момент существует большое количество задач по автоматизированной обработке многомерных данных, например, классификация, кластеризация, прогнозирование, задачи управления сложными объектами. Соответственно, возникает необходимость в развитии математического и алгоритмического обеспечения для решения возникающих задач. Целью исследования является развитие алгоритмов классификации точечных множеств на основе их пространственного распределения. В работе предлагается рассматривать данные как точки в многомерном метрическом пространстве. В работе рассмотрены подходы к описанию характеристик точечных множеств в пространствах высокой размерности и предлагается подход к описанию точечного множества на основе сигнатур, которые представляют собой характеристику заполненности точечного множества на основе расширения понятия пространственного хеширования. Обобщенный подход к вычислению сигнатур точечных множеств заключается в разбиении пространства, занимаемого множеством на регулярную сетку с помощью метода пространственного хеширования, вычисления геометрических характеристик множества в полученных ячейках и определения наиболее заполненных ячеек по каждому из пространственных измерений. Предлагается новый подход к классификации на основе сигнатур множества, который заключается в нахождении сигнатур для точек с известным значением принадлежности к некоторым классам, а для новых точек вычисляется расстояние от хеша точки до сигнатуры каждого из известных множеств, на основе чего определяется наиболее вероятный класс точки. В качестве используемых метрик предлагаются Евклидово расстояние и метрика городских кварталов. В работе проведён сравнительный анализ используемых метрик с точки зрения точности классификации. Преимуществами предложенного подхода являются простота вычислений и высокая степень точности классификации для равномерно распределенных точек. Представленный алгоритм реализован в виде программного приложения на языке Python с использованием библиотеки NumPy. Также рассмотрены варианты использования предложенного подхода для задач с не числовыми данными, такими как строковые и булевы значения. Для таких данных предложено использовать метрику Хэмминга, проведённые эксперименты показали работоспособность алгоритма для таких типов данных.

Вісники НТУ "ХПІ"

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку