Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды СПИИРАН, 2019, выпуск 18, том 4, страницы 976–1009
DOI: https://doi.org/10.15622/sp.2019.18.4.976-1009
(Mi trspy1070)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Исследование достоверности комбинаторно-метрического алгоритма распознавания $n$-мерных групповых точечных объектов в иерархическом пространстве признаков

А. А. Коротинa, Г. И. Козыревb, А. В. Назаровb, Е. В. Благодыренкоb

a ОАО «Радиоавионика»
b Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского
Аннотация: В работе представлены результаты исследований комбинаторно-метрического алгоритма распознавания многомерных групповых точечных объектов (ГТО) в пространстве признаков, имеющих иерархическую организацию. На примере многоуровневых описаний смоделированных и реальных объектов исследован характер изменения показателей достоверности в условиях, когда результаты распознавания, полученные на одном уровне иерархии, используются в качестве исходных данных на следующем. Рассмотрены предпосылки представления распознаваемых объектов или процессов в виде ГТО и источники иерархии. Так, результаты измерений $n$-мерного процесса в $m$ временных сечениях или в одном сечении, но $m$ независимыми наблюдателями представляются при распознавании $n$-мерным $m$-элементным ГТО. В случае распознавания протяженных в пространстве объектов — априорная неопределенность относительно ракурса представления, неполноты состава и координатных шумов элементов обуславливают комбинаторные процедуры количественной оценки меры близости многомерных ГТО, представляющих объект распознавания тому или иному классу. Устойчивость представленного комбинаторно-метрического алгоритма распознавания ГТО достигается возможностью смены стратегии принятия классификационного решения, использующей априорные показатели распознавания на низших уровнях иерархии. В численных экспериментах проводилась классификация геометрии ГТО, представляющего образец, по составу элементов образца или по комплексному априорному показателю достоверности. Для повышения вероятности правильного распознавания предложено использовать перебор результатов распознавания на нижних уровнях иерархии, характеризующихся более низкими априорными показателями достоверности распознавания по первичным признакам. Благодаря использованию процедур поиска комбинаций индексов в окрестности максимума апостериорной вероятности правильного распознавания на нижних уровнях доставляется экстремальное значение критерию качества функционирования системы распознавания на ее верхнем уровне иерархии. Приведены экспериментальные зависимости априорных и апостериорных показателей достоверности при различных условиях проведения измерений и состояний объектов распознавания.
Ключевые слова: многоуровневый групповой точечный объект, распознавание образов, иерархия признаков, достоверность распознавания.
Поступила в редакцию: 30.04.2019
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.93, 004.932
Образец цитирования: А. А. Коротин, Г. И. Козырев, А. В. Назаров, Е. В. Благодыренко, “Исследование достоверности комбинаторно-метрического алгоритма распознавания $n$-мерных групповых точечных объектов в иерархическом пространстве признаков”, Тр. СПИИРАН, 18:4 (2019), 976–1009
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KorKozNaz19}
\by А.~А.~Коротин, Г.~И.~Козырев, А.~В.~Назаров, Е.~В.~Благодыренко
\paper Исследование достоверности комбинаторно-метрического алгоритма распознавания $n$-мерных групповых точечных объектов в иерархическом пространстве признаков
\jour Тр. СПИИРАН
\yr 2019
\vol 18
\issue 4
\pages 976--1009
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1070}
\crossref{https://doi.org/10.15622/sp.2019.18.4.976-1009}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=39143095}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1070
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v18/i4/p976
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:108
    PDF полного текста:65
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024